StellaxAmy·自定義 Podcast

一個文科生靠AI自學寫程式，做出了能譯完整本小說的開源軟體「文譯」。他自己開玩笑說，這是把自己的後路堵死了。

Louis是一名大四學生，學英文和俄文，沒正經上過一堂程式課，也一句日文都不會。大一那年ChatGPT大紅，他開始讓AI幫忙寫些小玩具，後來一路走到完全靠Vibe Coding。村上春樹出了新書，他不想再等一年才能讀到中文版，於是做出了文譯：新書在日本出版當天，AI中文譯本就上線了。據他說，整本書翻完大約三個多小時，花了十幾塊人民幣。

但這集聊的不是「AI有多厲害」。翻譯一整本書，難的不是把一句話翻準，而是從頭到尾前後一致：同一個稱呼，隔幾百字就換了譯法；同一句口頭禪，每次都不一樣。很多人的做法是把長文本一股腦丟進大型語言模型，Louis偏不。因為愛書，他願意一本一本地整本跑、整本讀，反覆調校。術語庫、全書梗概、依序翻譯、邊翻邊潤稿，沒有一個設計是一開始就想到的，都是這樣一點一點踩出來的。這樣的活又花錢又耗時，還吃力不討好，難怪此前幾乎沒人認真做。在AI時代，最好的翻譯軟體靠的也許不是更強的模型，而是熱愛和耐心打磨。

文譯走紅之後，他的QQ群裡來了譯者、民間漢化組、長期研究機器翻譯的教授，還有譯者用它翻出了一份日本古典作品的初稿。他的老師甚至半開玩笑地說，應該把翻譯系砍掉。當譯文的成本趨近於零，我們憑什麼信任一個素未謀面的譯者？那些幾十年不重譯的老譯本，又是誰的責任？

而他對自己的打算，和翻譯、寫程式都沒什麼關係：畢業後想寫小說，把人生追求放在工作前面。專案開源，他也「沒給自己留財路」。他堅持的初心，不過是「將被語言阻隔的作品，帶到讀者的語言中。」（Carry stories across languages）

GitHub：https://github.com/BigDawnGhost/wenyi

時間軸
00:00:00 開場，認識Louis與文譯
00:01:31 朋友Neil與文譯的緣起
00:03:35 文科生自學寫程式，從古法到Vibe Coding
00:07:25 為了讀村上春樹新書做翻譯
00:11:30 不懂日文，怎麼判斷譯得好不好
00:17:41 平行翻譯的問題與全書梗概
00:19:46 術語庫：人名、口頭禪與稱呼
00:32:05 撞車的手譯者，一天上線的AI譯本
00:40:13 日文注音，與「又可怕又不可怕」
00:42:10 多語言重構，開源爆紅後的需求
00:47:06 譯者、教授與源氏物語
00:55:33 譯者還重要嗎，老譯本為什麼沒人重譯
01:04:46 要不要收費，字幕與網路小說的延伸
01:09:07 畢業之後想寫小說
01:16:29 重建巴別塔

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書越來越難賣，收入不高，工作卻越來越多。那些仍然留在出版業的人，究竟為什麼沒有離開？
本期嘉賓雪萌在中國做了近十年編輯。她經歷過民營出版品牌、大學出版社、國有出版企業和期刊雜誌社，也曾短暫轉入薪資更高的教育軟體業。2016年剛入行時，前輩就提醒她：出版早已不是朝陽產業。十年過去，當年的“夕陽行業”仍然存在，只是留下來的人面對著更微薄的收入、更重的任務，以及越來越結果導向的工作系統。
“與書為伴”只是編輯工作最浪漫的想象。現實中，編輯更像一本書的全流程產品經理：從找選題、聯繫作者，到三審三校、裝幀定價，再到營銷、發行，甚至直播賣書，都需要參與。一本自己相信的好書，最後也可能無人問津，被打折處理，甚至化成紙漿。
書越難賣，出版社越需要靠增加品種“廣撒網”；單本利潤越低，編輯反而要做更多書。AI 校對本來可以減輕負擔，也可能成為繼續提高產量的新理由。但無論工具如何變化，最後把名字印在版權頁上、為錯誤承擔責任的，仍然是編輯——書出了問題，讀者不會去怪 AI。
那麼，為什麼還要留守？答案或許不是宏大的理想，只是喜歡書，喜歡和一群趣味相近的人工作，也仍然相信，有些不被看見的人和生活值得被寫下來。在一個很難只靠熱愛維持的行業里，把這樣的相信變成一本真正抵達讀者的書，需要專業，也需要一點運氣。
時間軸
00:00:00 歡迎雪萌編輯
00:05:47 入行即夕陽
00:10:49 編輯每天做什麼
00:18:02 一本書如何誕生
00:31:29 編輯能影響什麼？
00:43:03 三審三校
01:11:23 做內容 vs. 做產品
01:16:38 一本書如何被賣出去
01:24:16 書越來越難賣，書也越來越多
01:30:26 什麼樣的人還留在出版業
01:36:40 AI 寫作與校對
01:57:38 如果不考慮賺錢，編輯真正想做什麼書
02:03:06 本期薦書：《她來劈開這山》

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養昆蟲、游泳、拉小提琴、磨刀、做手工—。當喜歡的事情越來越多，一個16歲的高中生會怎樣選擇自己的未來？

Jordan是我們目前為止最年輕的來賓。他在美國讀高中，參加游泳隊和樂團，也喜歡科學奧賽、磨刀和各種動手做的東西。放學以後，他的房間里還有另一個世界：螞蟻、蟑螂、蜘蛛和青蛙。他不僅記得它們的拉丁學名，也會觀察習性、繁殖和照顧它們；在朋友眼中，他就是那個隨時可以回答“這是什麼蟲”的animal nerd。

但喜歡昆蟲，是否就意味著應該成為昆蟲學家？隨著大學申請越來越近，Jordan開始認真比較兩條路：一邊是從小想做、卻可能需要長年寫論文和爭取研究機會的昆蟲學；另一邊是受父母影響、職業更穩定，也能直接幫助人的醫學。他在意的不只是“喜歡什麼”，還包括工作的日常、穩定性、社會價值，以及多年以後會不會後悔沒有追隨最初的熱愛。

從Jordan的分享，我們窺探了忙碌的美國高中生生活：AP、作業、課外活動和大學申請擠在一起；父母既要推動孩子堅持，又不能把自己的期待變成孩子的負擔；身為學校里少數的亞裔學生，他也在「應該聰明、努力」的標籤和對激烈競爭的警惕之間，尋找適合自己的節奏。

AI當然也是這集的一個重點話題：Jordan會用AI寫作業？Jordan都跟AI辯論什麼？他看見同學用AI做遊戲，因此對coding的未來格外謹慎。但比起預測哪些職業會消失，他更關心的是，人還能親自觀察什麼、創造什麼，又願意為什麼投入時間。或許，規劃未來並不是盡早找到唯一答案，而是在真實的興趣與現實的限制之間，一點點認識自己。

時間線
00:00:00 歡迎16歲的美國高中生Jordan
00:03:15 房間裡的動物園
00:23:16 喜歡昆蟲就要成為昆蟲學家？
00:24:06 AP、作業、朋友與課堂
00:28:34 昆蟲學家 vs. 醫生？
00:34:16 課外活動與大學申請
00:40:32 亞裔身份標籤、升學壓力與競爭
00:49:17 “理想小孩”的叛逆與拖延
00:57:01 高中生的末日生存對策
01:03:46 高中生如何理解AI與自己未來的工作

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OpenAI 最近又出了個大事：號稱解出了 Navier-Stokes 方程。學術界嘩然。

所有人都開始問：如果 AI 真的開始攻克這種級別的基礎科學難題，人類科學家是不是可以洗洗睡了？

帶著這些問題，我們找來兩位科學家：UIUC 的馬宏博教授和 UCL 的孫挺教授，帶我們一起解讀這場 controversy：

• Navier-Stokes 方程是什麼？
  為什麼它在工程里天天被用，卻仍然是數學上的未解難題？
• OpenAI 真的解開了這個問題嗎？
  AI 是獨立突破，還是沿著人類科學家鋪好的路“乾苦力”？
• 當 AI 進入科學研究，credit 和 ownership 該怎麼算？
  如果未發表的研究草稿、證明思路和代碼被輸入 AI 工具，誰擁有最後的成果？
• 以及，建立在科研訓練之上的高等教育，又該走向哪裡？

AI 會把學術研究帶向哪裡，大學會變成什麼樣，人類科學家的位置還剩多少，沒有人真的知道。所有人都還在迷霧裡摸索。

但也許越是在這樣的時刻，越不能先繳械。

保護好我們的好奇心，保護好我們對世界的求知慾，繼續提出自己真正關心的問題，才有可能在未來的後 AI 時代里，找到屬於人的位置。

時間軸：
00:00:00 開場
00:03:51 嘉賓介紹：UIUC 馬宏博教授 & UCL 孫挺教授
00:04:32 Navier-Stokes 方程是什麼？
00:14:57 Navier-Stokes 方程的現實意義
00:24:51 OpenAI 真的解決了 Navier-Stokes 方程嗎？
00:33:52 Intelligence、計算與人腦
00:43:31 人類科學家與 AI 如何分工？
00:46:50 AI、學術成果與 Ownership
00:52:17 AI 時代，人的創造力放在哪裡？
00:58:00 人類科學家還剩下什麼獨特能力？
01:11:59 AI 時代，學生還需要學什麼？
01:20:59 大學教育的未來
01:42:10 高等教育如何適應 AI？
01:52:47 給年輕學術工作者的建議：Keep Calm and Carry On

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一個人當然可以因為喜歡而開始一條路，但能不能一直走下去，往往不是只由熱愛決定。

Alex從小喜歡養魚，博士來到美國研究五大湖區的魚類。從珊瑚礁魚類到 Lake Erie 的 walleye，他花了十幾年和魚打交道：出野外、抓魚、採樣、做統計分析，也把魚類研究當成生命裡很重要的一部分。

但職涯選擇很少只是一句「我喜歡什麼」。魚類研究的職缺本來就少，環境科學研究經費會受政策影響，國際學生還要面對身分和簽證的限制。喜歡一個領域，和能不能在這個領域裡穩定生活下去，是兩件不完全一樣的事。

後來 Alex 從 fishery research 進入和斑馬魚相關的實驗動物公司，再轉到藥廠做 real world data 和 observational research。現在的他用流行病學方法分析真實世界裡的藥物效果和病人結果。

這集也聊到美國和東亞實驗室文化的差異、漁業研究和商業漁業之間並不直通的產業邊界、魚作為寵物和實驗動物時人類共情的變化，以及一些買魚買生鮮很實用的冷知識。

從Alex身上，我們也看到一份柔軟的人生態度：不是每一份熱愛都能原樣變成職業，但人可以帶著過去的訓練和興趣，在現實裡繼續找到新的位置。

00:00:00 歡迎Alex
00:01:02 Alex：從魚類研究到藥廠數據
00:03:01 生命科學到底學什麼
00:05:49 為什麼開始研究魚
00:08:30 魚類研究 vs. 漁業研究
00:11:08 出海抓魚怎麼做
00:14:19 五大湖野外採樣
00:18:27 用數據追蹤魚從哪來
00:23:35 台灣和美國實驗室文化
00:34:21 研究如何影響捕撈政策
00:38:03 研究魚十幾年之後
00:42:38 斑馬魚和醫學研究
00:46:01 為什麼離開魚類研究
00:50:18 藥廠裡的 real world data
00:54:03 冷門產業的職涯現實
00:59:16 魚博士的買魚建議
01:04:03 遠端工作後的城市選擇

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做了100期 Podcast 以後，我們發現：這個節目記錄的不只是來賓的人生，也記錄了我們自己的變化。

這一集是《Stella x Amy 自定義》的第100集，也是 Stella 和 Amy 第一次坐在同一個房間裡錄音。兩年多前，這個節目從「數據女孩的中年危機」開始：ChatGPT 剛出現，科技產業裡的人一邊興奮，一邊焦慮，不知道自己的工作會被推向哪裡。到了第100集，產業的變化還在繼續，但我們看待它的方式已經不一樣了。

過去100集，我們和很多來賓聊天，聽他們講工作、創業、家庭、選擇和迷惘。有人說，這個節目像是在記錄來賓人生裡的某一個 snapshot。我們很喜歡這個說法：我們無法在短短幾十分鐘裡記錄一個完整的人生，但可以看見一個個具體的人，在某個時間點上，如何理解自己、回應環境、做出選擇。

做 Podcast 也改變了我們。Amy 離開科技產業，生了小孩，開始做 D2C 茶品牌，從 AI 新創裡的從業者，變成創業者和媽媽，也更確認自己如何面對變化和不確定性。Stella 繼續留在產業裡，轉向 AI evals，也開始讀 part-time PhD；焦慮沒有完全消失，但變得更可以共處，也更清楚自己想在實作和研究之間尋找什麼。

所以第100集不是一個「終於做成了」的慶祝總結，而是一次回頭看：這100集裡，我們蒐集了很多人的人生切片，也把自己的變化留在了裡面。職涯、身分、母職、城市、朋友、節目本身，都在慢慢移動。很多問題沒有答案，但把這些切片放在一起看，已經是一種很珍貴的記錄。

時間軸

00:00:00 第100集開場
00:01:52 回到節目起點《數據女孩的中年危機》
00:03:16 Stella 還焦慮嗎？
00:04:44 Amy 的實驗心態
00:05:23 離開原本的路徑
00:07:05 媽媽和創業者
00:09:13 Stella 找到的 AI 細分領域
00:10:21 Part-time PhD？
00:11:33 第一次同場錄音
00:12:21 對變化的不同反應
00:14:29 家庭背景與職涯慣性
00:16:20 來賓的人生切片
00:23:17 三種職涯狀態
00:34:55 兩個媽媽的一天
00:38:18 母職與自我接受
00:39:31 育兒碎念
00:42:53 逃不過的陪寫功課
00:48:07 下一個100集

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大批台灣家庭跟著台積電搬進鳳凰城，他們搬進的到底是什麼樣的生活？

過去幾年，隨著台積電及其供應鏈大舉遷入，鳳凰城的台灣人越來越多啦！但對大部分人來說，鳳凰城仍然只是新聞裡的一個地名：一座正在崛起的芯片重鎮。

這一集，在鳳凰城生活了十三年的Stella，帶著充滿好奇的Amy，聊聊這座城市真實的樣子。

這裡的夏天能到四十五度以上的乾熱，這裡號稱嚴重缺水，家家戶戶卻離不開泳池；這裡的K-12教育資源雖然全美排名倒數，許多華人家庭卻又覺得孩子在這裡上學沒有灣區難？

Stella和Amy認真聊了聊最真實的鳳凰城生活樣貌：從托兒所、房價，聊到麥當勞甜筒的價格和搖擺州氛圍，這集是所有對鳳凰城好奇、或即將搬家到鳳凰城發展新生活的朋友最實用的攻略。

時間線
00:00:00 台積電移民潮下，鳳凰城的台灣人越來越多
00:02:06 鳳凰城地理入門：Metropolitan Area是什麼，Scottsdale、Tempe、Chandler、Gilbert、Peoria、Mesa各自的調性
00:09:32 台積電落腳北邊，新移民卻散布各區：供應鏈與Intel等晶片廠的分布邏輯
00:17:15 初來的震撼：四十五度乾熱、家家戶戶的泳池，鳳凰城真的缺水？
00:22:23 鳳凰城簡史：空調如何催出一座城市
00:27:37 移民比例的變化
00:34:15 誰是"本地人"：白人移民史、亞利桑那的口音與開車風格00:42:21 為什麼留下：家庭優先的生活節奏，托兒所與房價對比灣區00:47:01 教育資源全美倒數排名，卻也有名校區與自由選校的Unified School District
00:57:11 州政府的招商姿態與政治立場沈默的搖擺州文化
01:07:29 治安實況：入室搶劫、持槍文化、警察效率
01:14:20 真實的生活開銷：家庭年收入門檻、餐飲物價，以及台積電帶來的改變與隱憂
01:24:51 旅遊路線與必吃清單

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中國古裝偶像劇在華語世界以外有觀眾嗎？

有的，而且人家可能追得比我們還認真。

誰能想到，Stella 在美國辦公室裡遇到的古偶追劇姐妹，是一位看了二十年亞洲劇的美國黑人女性。

這一期我們請來了 Stella 的同事 Sam。她是一位美國黑人女性，也是一位英文言情小說作者。她幾乎不看美國電視，從日本動畫、韓劇一路看到中劇，如今最愛的類型是古偶、仙俠和中式直式短劇。她知道《一念關山》，知道「白月光」「綠茶」「渣男」「吃瓜」，會看彈幕，會刷  MyDramaList，也會因為字幕太離譜而認真學中文。

我們本來想聊「一個美國人為什麼這麼愛看中劇」，結果越聊越發現，她看的不是一個單純的劇種，而是一整套海外觀眾進入亞洲流行文化的方式：平台、字幕、彈幕、演員八卦、短劇套路，還有那些一邊明知道很狗血、一邊還是停不下來的爽感。

聊到後來，話題也從古偶男主自然滑向了現實裡的親密關係。Sam 帶我們認識了 AMBW，也就是 Asian Men Black Women 社群。這裡有追劇帶來的幻想，也有非常現實的男女比例、種族偏好、家庭壓力和身分錯位。電視劇裡的完美男主，到了現實裡不一定存在；但一個人為什麼會被這樣的想像吸引，背後又藏著很多關於文化、審美和處境的問題。

時間軸：
00:00:00 Sam 登場：Stella 和 Sam 因為中劇成為同事裡的「劇友」
00:03:25 二十年的亞洲劇之路：從日本動畫、韓劇到長期沉迷中劇
00:06:02 學中文以後才發現：歷史劇不是學習現代中文的最佳教材
00:07:02 直式短劇的上頭機制：同樣的套路，為什麼還是停不下來
00:08:56 彈幕、YouTube 留言和海外觀眾的追劇社群
00:17:47 MyDramaList、海外平台和中劇字幕
00:21:38 「白月光」「渣男」和短劇套路：當語言學習和狗血劇情重疊
00:24:05 從演員吸引力聊到 AMBW：Asian Men Black Women 社群是什麼
00:30:15 幻想和現實的邊界：電視劇裡的亞洲男性，不等於現實裡的伴侶
00:34:38 黑人女性在約會市場裡的結構性處境，以及跨族裔約會的現實壓力
00:40:28 中劇在美國的變化、疫情後的中美關係，以及不同亞裔男性社群的差異
00:48:10 膚色、審美和刻板印象：從黑人社群到亞洲文化裡的「白」和「黑」
00:55:45 男演員妝造、AI 劇、審查繞行和直式短劇裡的欲望表達
01:09:04 把 AMBW 經歷寫進言情小說
01:14:44 真實對話比幻想更重要

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當人生重新開始不是一句口號，而是要考律師資格、開事務所、上法庭、面對客戶真實風險時，一位第一代移民女性如何在美國法律行業裡建立自己的專業位置？

這一集我們邀請到姜雪暉律師 Catherine Jiang。她本科讀物理，後來在英國讀發展經濟學博士，搬到美國後又進入 University of Arizona 讀 JD，之後創辦自己的律師事務所，執業領域包括人身傷害、移民、遺囑與信託等。這樣一條看起來跨度很大的路徑，背後並不是簡單的「熱愛學習」，而是第一代移民在不同階段面對生存、家庭、興趣和長期職業掌控感時，做出的一連串具體選擇。

我們從「為什麼又去讀法學院」聊起，也聊到美國 JD 的閱讀強度、律師資格考、法學院排名、非傳統學生的現實限制，以及一個帶著兩個孩子重新進入職業訓練系統的人，如何判斷什麼樣的職業值得投入。Catherine 提到，對她來說，美國社會的很多運作邏輯都藏在法律背後；學法律不只是換職業，也是一種理解社會的方式。

這集也有很多關於律師行業的具體細節：為什麼美國街頭有這麼多人身傷害律師廣告？人身傷害案件到底在處理什麼？一位新律師最早的客戶從哪裡來？networking 為什麼不是立刻換來案件來源的技巧，而是一種長期進入社會網絡、訓練自己理解不同人群的方式？對於華人、女性、英語非母語者來說，訴訟和談判裡的劣勢是真實存在的，但 Catherine 的回答不是「假裝沒有劣勢」，而是把戰場拉回法律、事實、證據和準備本身。

最後我們也聊到 AI 與法律服務。但她非常清楚地指出：AI 可以是工具，卻不是會為你承擔責任的律師。法律問題裡真正昂貴的，往往不是資訊本身，而是判斷、經驗、信任，以及有人願意為一個具體的人和具體後果負責。

時間軸
00:00:00 嘉賓介紹：姜雪暉律師 Catherine Jiang
00:03:39 英國博士和美國 JD 的不同挑戰
00:08:55 帶著兩個孩子重回學校
00:11:20 法學院排名重要嗎？
00:21:58 律師資格考、備考策略，以及從法學院到執業的最後一關
00:23:41 為什麼一畢業就自己開事務所：低起點、明確目標與早期客戶來源
00:31:44 networking 的真實作用：機會、prepared mind 與長期社會網絡
00:48:11 華人律師事務所如何服務不同族裔客戶：信任、軟技能與跨文化溝通
00:57:10 女性、少數族裔、非母語者在法庭和談判桌上的客觀劣勢
01:10:59 一般人用 AI 問法律問題的邊界
01:15:37 Legal AI 產品的現實限制
01:20:08 對未來的想像
01:21:24 分享一個簽證客戶的故事

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從副業收入超過正職，到真的離開全職工作，辛然這一年得到的不只是自由，也重新遇見了穩定、焦慮和自我要求。

這一集我們請老朋友辛然回到節目。上一次錄音時，他還在全職工作之外經營自己的 newsletter 和課程；一年後，他已經離職，成為 Design with AI 的 founder，在 Maven 上教產品設計師如何使用 AI，也持續寫同名 Substack。這個變化聽起來像一個典型的 solopreneur 故事，但真正聊起來，裡面沒有那麼多爽文式的確定感。它更像是一個人開始經營一人公司之後，每天在不安、自我懷疑和責任感裡，繼續把事情往前推。

我們從一個很現實的節點開始：當副業收入第一次超過正職，什麼時候才算是可以離職？全職工作提供的不只是薪水，還有保險、假期、身分感，以及一種不用每天證明自己的穩定。而自己做事帶來的自由，也很快會變成另一種責任：週末寫作、半夜醒來想 business、把原本的副業活成一個沒有 PTO 的主業。

作為 Design with AI 的創作者，辛然也分享了他對 AI 和產品設計的觀察。AI 工具確實能幫助設計師更快完成一些步驟，但它還遠不是一個可以從頭到尾接管設計工作的自動駕駛系統。真正困難的地方，往往不是某個按鈕怎麼用，而是設計師如何判斷問題、選擇工具、串起工作流程，並理解那些工具生成不了的 context 和 nuance。

這一集最後，我們也聊到更私人但很有共鳴的問題：敏感、自我懷疑、個人品牌，以及為什麼一個不太喜歡「爹味」表達的人，也能在專業內容創作裡做出自己的位置。對辛然來說，這一年也許還沒有抵達所謂理想生活，也不代表焦慮消失了；但至少有一件事是確定的：他在不安裡沒有停下來，也知道自己已經超越了過去的自己。

00:00:00 辛然回歸
00:02:22 如何介紹自己
00:04:41 副業起飛
00:06:36 決定離職
00:08:20 告訴父母
00:11:16 AI 課程能做多久
00:13:30 穩定與自由
00:19:41 Design with AI
00:23:34 個人品牌
00:28:29 一人公司的瓶頸
00:32:05 把複雜講簡單
00:39:17 AI 會取代設計師嗎
00:42:24 要不要追新工具
00:46:48 工具之外的工作流
00:51:52 AI 設計的邊界
00:56:14 訂閱與成本
01:01:24 Agentic 設計
01:06:59 理想生活近了嗎
01:09:39 敏感與鈍感
01:14:04 敏感不是焦慮
01:17:11 教課後的自我懷疑

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