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Codex编程白皮书:0基础入门AI编程保姆级实操手册

   日期:2026-05-18 19:54:36     来源:网络整理    作者:本站编辑    评论:0    
Codex编程白皮书:0基础入门AI编程保姆级实操手册

哈喽,大家好,我是阿星

昨天去学习刘润年中大课发现企业家都在学codex??刘润年中大课笔记:一句话说清AI落地之战的本质

吓得我赶紧回来整理了这个手册?

还是那句话,如果你现在只有空学一个AI工具,只学codex足够了。希望这个手册能替你省时间。

?

这篇文章我们只解决几个实际问题:

Codex 到底是什么?普通人应该从哪个入口开始?

第一次打开它应该让它干什么?哪些任务适合交给它?

Chrome 插件、Skills、Automations、MCP 这些高级功能该怎么理解?

怎么用它做出一个真实可运行的小项目?

可以当教程看,也可以当手册查。

背景

很多人第一次听到 Codex,会下意识把它理解成“OpenAI 版的 Cursor”或者“另一个 AI 写代码工具”。这个理解不算错,但不够准确。今天的 Codex 已经不是一个单纯的代码生成器。

它更像一个能进入项目现场的 AI 编程 Agent:

可以读项目、改文件、运行命令、处理 Git、调用插件,也可以通过桌面端、命令行、IDE、Web、Chrome 扩展进入不同的工作流。

OpenAI 官方把 Codex 定义为面向软件开发的 coding agent,使用方面:ChatGPT Plus、Pro、Business、Edu、Enterprise 都包含 Codex 使用途径。(OpenAI Developers)

1.Codex 是什么?

一句话定义:

Codex 是 OpenAI 面向软件开发和工作自动化的 AI Agent。

普通 AI 编程工具更像“代码问答器”。你问它怎么写登录页,它给你一段代码;你复制到项目里,运行,报错,再回来问它怎么修。这个流程里,AI 只是给材料,真正执行的人还是你。

Codex 的方式不一样。你可以把一个真实项目目录交给它,让它先读项目,再按你的要求修改文件、运行命令、检查结果。比如你不只是说“帮我写一个登录页”,而是说:

请在当前项目中新增一个登录页面。要求:1. 复用现有 UI 组件;2. 不引入新的表单库;3. 支持邮箱和密码输入;4. 增加基础校验;5. 修改完成后运行类型检查;6. 最后总结修改了哪些文件。

这就不是“生成代码片段”,而是“执行一个开发任务”。

Codex 的核心价值也在这里:它把 AI 编程从“问答式生成”,往“任务式执行”推进了一步。你不再只关心它会不会写某个函数,而是要学会给它定义目标、范围、限制和验收标准。

2.Codex 适合哪些人?

Codex 的第一批核心用户当然是程序员,但它不只适合程序员。只要你的工作里有项目、网页、表格、重复流程、小工具需求,它都可能有用。

程序员可以用它处理日常开发中那些不难但耗时间的事:读陌生代码库、补测试、修报错、拆组件、迁移旧接口、生成 PR 描述。

它最舒服的区间不是“从 0 做一个巨型系统”,而是有明确上下文的中等任务,比如“把当前列表页加一个搜索功能”“给这个模块补单元测试”“把这几个重复函数抽成工具方法”。

产品经理可以用它理解技术项目。比如你接手一个后台系统,不知道某个功能的数据从哪里来,可以让 Codex 解释页面、接口、状态管理之间的关系。它未必能替你做技术决策,但能让你和研发沟通时少一点“凭感觉猜”。

运营、自媒体人、培训老师也可以用。这里不用把自己想成程序员。你可以让 Codex 做一些轻量小工具,比如选题管理页面、课程资料整理器、评论关键词统计脚本、图片批量重命名工具、Excel 清洗脚本。

团队负责人可以用它做项目检查。比如总结最近一周改动,整理待 review 分支,分析哪些模块缺测试,或者把项目里的重复逻辑列出来。它不一定直接改代码,但可以帮你把信息先理出来。

所以,Codex 的使用门槛不在于“你是不是会写代码”,而在于你能不能把任务说清楚。

3.Codex 的主要入口怎么选?

Codex 不是一个单一入口,它现在更像一个产品家族。

新手不用一上来全学。先按自己的场景选。

我的建议很简单:如果你不知道选哪个,先装 Desktop。它是最容易理解的入口。你能看到项目、线程、修改文件、diff、插件和任务状态,不会像命令行那样一开始就有压力。

程序员可以 Desktop + CLI 一起用。Desktop 负责管理任务,CLI 负责在终端里快速调用。IDE 插件适合你正在编辑器里写代码时使用,不用来回切窗口。Cloud 更适合长任务和团队协作。Chrome 插件则是工作自动化方向,后面单独讲。

4.安装方式:先跑起来

4.1 安装 Codex Desktop

如果你是新手,优先安装桌面端。打开官方 Codex 页面,按系统下载 macOS 或 Windows 版本即可。

Codex App 官方文档显示,它支持用 ChatGPT 账号或 API key 登录,并选择本地项目文件夹开始工作。

安装完成后,建议先做三件事:

  1. 1.登录你的 ChatGPT 账号;
  2. 2.新建或选择一个项目文件夹;
  3. 3.在第一个对话里让 Codex 只读项目,不要直接改代码。

不要急着装插件、开自动化、接 MCP。先让它跑一个最小任务玩玩手感。

4.2 安装 Codex CLI

如果你熟悉命令行,可以安装 CLI。官方 Codex CLI 是本地终端里的 coding agent,可以读取、修改和运行你选择目录里的代码。(OpenAI Developers)

常见安装方式:

npm install -g @openai/codex

验证安装:

codex --version

进入项目目录后启动:

codex

也可以直接给任务:

codex "请解释这个项目的目录结构"

CLI 适合开发者。它更快、更直接,但对非技术用户不如 Desktop 友好。

4.3 安装 IDE 插件

如果你日常使用 VS Code可以安装 Codex IDE 插件。

它适合处理编辑器现场的小任务:

解释当前文件、修改选中代码、给组件补测试、根据 diff 写 commit message。

4.4 Chrome 插件先别急着开

Chrome 插件很强,但也更敏感。它的作用是让 Codex 使用你 Chrome 里的登录状态,处理需要登录的网站任务。官方文档明确提到,Codex Chrome extension 适合那些需要 signed-in browser state 的浏览器任务,比如需要读取或操作已登录网站。(OpenAI Developers)

如果你只是刚入门,不建议第一天就开这个。先把本地项目里的读代码、改代码、看 diff 跑顺,再研究网页自动化。

5.第一次使用 Codex:别直接让它做大项目

第一次打开 Codex,最常见的错误是直接说:

“帮我做一个完整系统。”

这类需求太大,边界不清楚,AI 很容易写出一堆看起来热闹但很难维护的东西。

正确流程应该是:先读项目,再解释结构,再做小改动,最后才做功能。

第一步:只读项目

第一次进入项目,先输入:

先不要修改任何代码。请通读当前项目,并回答:1. 这个项目是做什么的;2. 使用了哪些技术栈;3. 主要目录结构是什么;4. 启动命令是什么;5. 测试或类型检查命令是什么;6. 首页或主入口文件在哪里;7. 如果我要新增一个页面,应该从哪里开始。

这条指令的重点是“先不要修改任何代码”。你不是让它马上干活,而是先让它建立上下文。很多项目本身没有文档,Codex 可以先帮你补一个“口头项目说明”。

第二步:解释关键模块

比如你想了解选题管理、登录、订单、课程报名这类模块,可以继续问:

请重点解释当前项目里的“内容列表”模块。请说明:1. 页面文件在哪里;2. 数据从哪里来;3. 组件之间如何传递数据;4. 有没有状态管理;5. 如果我要增加筛选功能,大概需要改哪些文件。仍然不要修改代码。

这一步用来判断 Codex 是否真的看懂了项目。如果它只能泛泛而谈,不适合马上交给它复杂任务。

第三步:做一个极小修改

比如:

请把首页主按钮文案从“开始使用”改成“立即体验”。要求:1. 只修改必要文件;2. 不调整样式;3. 不改其他文案;4. 修改后告诉我改了哪个文件。

小任务不是为了省时间,而是为了测试它的执行边界。一个小文案都能精准改,后面才值得让它做功能。

第四步:做一个可验证的小功能

比如给列表页加搜索:

请给当前列表页增加一个搜索框。要求:1. 复用现有样式;2. 不引入新的 UI 库;3. 支持按关键词过滤列表;4. 不修改后端接口;5. 修改后运行类型检查;6. 最后总结修改了哪些文件,以及如何验证。

这个任务大小比较合适:有上下文、有边界、有验收标准。Codex 最适合从这类任务练起。

第五步:检查 diff

无论 Codex 总结得多好,都不要跳过 diff。你可以让它先自查:

请总结当前 diff:1. 修改了哪些文件;2. 每个文件为什么修改;3. 有没有无关改动;4. 有没有潜在风险;5. 是否运行了测试或类型检查。

然后你再自己看一遍 Git diff。如果一个小任务改了几十个文件,要警惕。

6.基础能力:读代码、改代码、修 Bug、写测试

Codex 的基础能力可以归成四类。

别急着学高阶功能,

先把这四件事用顺。

6.1 读代码

读代码是最稳的入门场景。

适合接手旧项目、学习开源项目、理解外包交付项目,

也适合产品经理理解研发实现。

提示词:

请解释这个项目的整体架构。输出格式:1. 项目用途;2. 技术栈;3. 目录结构;4. 核心模块;5. 数据流;6. 启动方式;7. 新人上手建议。不要修改代码。

如果你做内容或培训,可以让它进一步生成“给非程序员看的解释版”:

请把上面的项目结构解释成非程序员也能听懂的版本。不要出现太多术语,如果必须出现,请顺手解释。

这个用法非常适合做技术课程、工具教程、内部培训材料。

6.2 改代码

改代码时,必须写清楚“哪些不能变”。很多 AI 出问题,

不是因为不会写,而是因为为了完成目标顺手改了不该改的地方。

示例:

请重构当前组件。目标:1. 降低组件复杂度;2. 抽离重复逻辑;3. 保持现有功能不变;4. 不修改对外 props;5. 不改变样式表现。执行前请先给出计划,等我确认后再修改。

尤其是“保持现有功能不变”“不修改对外 props”这种限制,

要写出来。

AI 不会天然知道你的隐性规则。

6.3 修 Bug

修 Bug 时,不要只贴一句“报错了”。要贴完整报错、操作步骤、期望结果。

提示词:

我遇到了下面这个报错:[粘贴完整报错]复现步骤:1. 打开某个页面;2. 点击某个按钮;3. 出现报错。请按步骤处理:1. 解释报错含义;2. 判断最可能的原因;3. 列出你要检查的文件;4. 给出修复计划;5. 等我确认后再修改代码。

如果已经允许它修改,可以加一句:

修复后请运行相关测试或启动命令,确认问题是否解决。

6.4 写测试

写测试很适合交给 Codex。因为测试规则明确,重复性强,也方便验证。

提示词:

请为当前模块补充测试。要求:1. 参考项目已有测试风格;2. 覆盖正常情况、异常情况和边界情况;3. 不修改业务逻辑;4. 测试文件命名遵循项目规范;5. 写完后运行测试并汇报结果。

如果项目没有测试,可以先让它检查:

请先检查当前项目是否已有测试框架和测试示例。如果有,请说明测试框架、测试命令和推荐写法。如果没有,请给出最小化测试方案,先不要安装依赖。

7.Prompt 写法:不要聊天,要派任务

Codex 不是普通聊天工具。你要像给同事派任务一样写指令。最实用的结构是四个部分:目标、背景、限制、验收标准。

差的写法:

帮我优化一下页面。

这个指令太空。优化什么?速度、样式、交互、结构还是 SEO?Codex 只能猜。

好的写法:

【目标】优化当前文章列表页的加载速度。【背景】这是一个 Next.js 项目,文章列表页目前首屏加载偏慢。【限制】1. 不改变页面视觉效果;2. 不修改后端接口;3. 不引入新的状态管理库;4. 优先检查重复请求和不必要渲染。【验收标准】1. 给出性能问题分析;2. 修改前先列出计划;3. 修改后运行类型检查;4. 总结修改文件和验证方式。

写得清楚,不是为了显得专业,而是为了减少返工。

一个简单判断标准:

如果这个需求交给真人同事也听不明白,

那 Codex 大概率也会跑偏。

8.Plan 模式:复杂任务先规划

只要任务会影响多个文件,就应该先规划。尤其是登录、权限、数据库、支付、部署、大规模重构,不要让 Codex 直接动手。

提示词:

请先进入计划模式,不要修改代码。任务:给当前项目新增“文章收藏”功能。请输出:1. 需要修改哪些文件;2. 每个文件准备做什么;3. 是否需要新增依赖;4. 是否涉及数据结构变化;5. 可能的风险点;6. 验证方式。等我确认后再执行。

推荐规则:

这个习惯会让你少踩很多坑。

9.AGENTS.md:给 Codex 的项目说明书

如果你长期在一个项目里使用 Codex,建议在项目根目录放一个 AGENTS.md。它相当于项目说明书,把技术栈、启动命令、代码规范、禁止事项写清楚。

示例:

# AGENTS.md## 项目简介这是一个内容选题管理工具,用于记录选题、平台、状态、发布时间和复盘数据。## 技术栈- Next.js- TypeScript- Tailwind CSS- shadcn/ui- SQLite## 常用命令- npm run dev:启动开发环境- npm run build:构建项目- npm run lint:运行 lint- npm run test:运行测试## 代码规范- 使用函数组件;- 所有组件使用 TypeScript;- 样式优先使用 Tailwind;- 不要引入新的 UI 库;- 不要修改数据库结构,除非任务明确要求。## 目录说明- src/app:页面- src/components:通用组件- src/lib:工具函数- src/db:数据库相关代码## 注意事项- 修改超过 3 个文件前,必须先给出计划;- 涉及数据删除操作时,必须等待人工确认;- 完成任务后必须总结修改内容。

有了这个文件,你不用每次都从头讲规则。Codex 进入项目后,能更快贴近你的项目习惯。

10.Codex for Chrome:把浏览器里的重复动作交给 AI

Codex for Chrome 是一个很关键的变化。它让 Codex 不只待在代码项目里,而是可以在授权后使用你的 Chrome 登录状态,处理一些网页任务。官方文档对它的描述是:当 Codex 需要读取或操作需要登录状态的网站时,可以使用 Chrome extension。(OpenAI Developers)

这类任务一般有三个特征:路径固定、动作重复、结果可以人工复核。

举个内容团队的例子。每周复盘时,可以利用它复盘数据。这个流程不复杂,但很耗时间。你可以让 Codex 先整理数据:

请打开我已经登录的几个内容平台后台,整理最近 7 天的数据。需要记录:1. 内容标题;2. 发布时间;3. 阅读量或播放量;4. 点赞、收藏、评论;5. 新增粉丝;6. 表现最好的 3 条内容。请先整理成表格,不要发送给任何人。完成后等我检查。

这里的重点不是让 Codex 替你判断哪条内容一定能爆,而是让它先完成“打开网页、读取数据、整理表格”这些重复动作。最后哪些数据有效、怎么复盘,仍然由人判断。

同样的逻辑可以放到其他场景:

教培机构整理学员签到和作业提交情况;

招聘团队汇总候选人面试状态;

行政同事检查供应商资料是否缺字段;

活动运营把多个报名页面的数据合成一张表……

11.内置浏览器、Chrome 插件、Computer Use、MCP 有什么区别?

这几个概念很容易混。

内置浏览器更适合开发场景。比如你让 Codex 启动本地项目,在浏览器里打开 localhost:3000,看页面有没有跑起来,再根据截图修改样式。

Chrome 插件适合需要登录状态的网站。比如内容平台后台、内部系统、邮箱、项目管理工具。

Computer Use 更偏桌面操作,比如某些没有 API、没有网页入口的软件。这个能力更强,但也更需要谨慎。

MCP 和插件是更稳定的连接方式。

如果一个工具有 GitHub、Figma、Notion、数据库这类接口,优先用插件或 MCP。能走结构化接口,就不要让 AI 模拟鼠标点击。OpenAI 官方也把 Plugins 作为 Codex 扩展能力的一部分,用来连接外部应用、skills 和 MCP servers。(OpenAI Developers)

12.Skills:把你的经验变成 Codex 的工作流

Skills 不是提示词收藏夹。它更像把一套重复流程封装起来,让 Codex 每次按同样标准执行。

OpenAI 官方文档对 Skills 的解释是:skill 会打包说明、资源和可选脚本,让 Codex 更可靠地遵循某个工作流。

如果你经常做 AI 工具教程,可以做一个“工具拆解 Skill”。规则可能是:

当我让你拆解一个 AI 工具时,请按以下结构输出:1. 这个工具解决什么问题;2. 适合什么人;3. 主要功能;4. 新手怎么上手;5. 三个真实使用场景;6. 和同类工具的区别;7. 适合做成什么内容选题。

如果你做企业 AI 培训,可以做一个“培训课件 Skill”:

当我给你一个 AI 工具主题时,请帮我生成半天培训方案。输出:1. 培训对象;2. 培训目标;3. 课程模块;4. 每个模块的讲解重点;5. 现场练习;6. 学员作业;7. 讲师提示。

如果你是开发团队,可以做“代码审查 Skill”:

审查代码时,请优先关注:1. 是否有明显 Bug;2. 是否破坏现有 API;3. 是否存在安全风险;4. 是否缺少必要测试;5. 是否有过度设计;6. 是否有无关文件被修改。只标出重要问题,不要纠结格式偏好。

Skills 的意义是沉淀自己的工作习惯。

你反复说过十遍的规则,就不应该每次都手动复制。

把它变成 Skill,才是把 Codex 从“聊天工具”变成“个人工作台”的关键。

13.Automations:适合做定时检查,不适合无脑执行

Automations 可以让 Codex 按计划在后台执行 recurring tasks。官方文档也提到,它可以把发现结果放进 inbox,如果没什么可报告,也可以自动归档;同时可以和 Skills 组合使用。

注意,这个功能最适合“检查”和“整理”,不适合一上来就做高风险自动执行。

比如内容团队可以设置一个每周五自动任务:

每周五下午,检查本周内容项目的更新情况。请整理:1. 本周新增了哪些选题;2. 哪些选题已经发布;3. 哪些选题卡在待修改状态;4. 哪些内容数据表现最好;5. 下周建议优先推进的 5 个选题。输出一份周报草稿,等我确认后再使用。

开发团队可以设置:

每天早上检查当前项目状态。请整理:1. 昨天新增的问题;2. 仍未关闭的高优先级任务;3. 最近失败的构建或测试;4. 需要人工 review 的分支;5. 今天建议优先处理的事项。只生成报告,不要自动修改代码。

培训团队也可以用:

每周一上午检查课程资料库。请整理:1. 本周要交付的培训主题;2. 哪些课件还没准备;3. 哪些案例需要更新;4. 哪些工具最近有重大更新;5. 建议补充的练习题。只输出清单,不要修改文件。

Automations 的价值不是“让 AI 替你上班”,而是把每天、每周固定要看的材料提前摆好。它像一个定时醒来的助理,不是一个可以无限放权的员工。

14.MCP 与插件:把 Codex 接进真实工具

当 Codex 只待在本地项目里,它主要是编程助手。

当它接入 GitHub、Figma、Notion、Linear、数据库、Slack 这些工具后,

才开始像一个工作流 Agent。

典型场景有几个。

第一,接 GitHub。你可以让 Codex 总结某个 PR 改了什么、有哪些风险、review 评论怎么处理,也可以让它根据 issue 生成实现计划。

第二,接 Figma。设计稿不是截图,而是结构化节点。通过插件或 MCP,Codex 可以读取设计结构,再生成更接近设计稿的前端组件。

第三,接项目管理工具。比如把待办任务拉出来,按优先级排序,或者把完成情况整理成周报。

第四,接数据库。这个场景要谨慎。更适合查询和分析,不建议让 Codex 直接改生产数据。

一个比较稳的用法是:

请读取项目管理工具里本周标记为“待处理”的任务。请按以下格式整理:1. 任务标题;2. 所属模块;3. 优先级;4. 是否阻塞其他任务;5. 建议处理顺序。只整理,不修改任务状态。

MCP 和插件的关键不是“接得越多越好”。

根据自己需求安装即可。

15.多 Agent 并行:不要同时乱跑,要分清任务边界

Codex 支持多线程、多项目、worktree 等能力。OpenAI 官方功能页也提到,Codex App 支持 side-by-side 的项目线程和内置 Git worktree,用来隔离并行代码变更。

直接执行

 codex features enable multi_agent

配置文件 ~/.codex/config.toml 里加个并发上限参数,就是最多允许几个的意思。它就会自己spawn_agent。

这很有用,但不能乱用。

正确用法是把任务拆清楚。比如你要做一个内容选题管理工具,可以分成三个线程:

线程 A:实现选题列表和状态筛选。

线程 B:设计数据结构和本地存储。

线程 C:生成 README 和使用说明。

这三个任务之间有边界,不容易互相踩文件。如果你让三个 Agent 同时改同一个核心组件,大概率会冲突。

多 Agent 的建议:

  1. 1.每个线程只负责一个明确任务;
  2. 2.尽量避免多个线程同时改同一批文件;
  3. 3.每个线程完成后先看 diff;
  4. 4.合并前让 Codex 总结冲突风险;
  5. 5.重要变更必须人工 review。

多 Agent 并行的价值不是炫技,

而是把可以并行的任务分出去。

你要像分配同事工作一样分配 Codex,

而不是让它们在同一个文件里打架。

16.实战案例:用 Codex 做一个“公众号选题管理工具”

下面给一个完整案例。这个案例适合普通人,也适合程序员练手。目标不是做一个复杂系统,而是做一个自己能用的小工具。

16.1 项目目标

 第一步:让 Codex 设计方案

我想做一个本地运行的“内容选题管理工具”。请先不要写代码,先给我方案。功能要求:1. 可以新增选题;2. 可以编辑选题;3. 可以按状态筛选;4. 可以按平台筛选;5. 可以搜索标题;6. 可以记录发布时间和复盘备注;7. 数据先保存在本地,不做登录。请输出:1. 推荐技术方案;2. 页面结构;3. 数据结构;4. 需要创建哪些文件;5. 第一个最小可用版本怎么做。

这一步只要方案,不要代码。先看它怎么拆。

 第二步:让它做最小版本

请实现第一个最小可用版本。要求:1. 使用当前项目已有技术栈;2. 页面包含选题列表、搜索框、状态筛选、新增选题按钮;3. 数据可以先写死在前端数组里;4. 不接数据库;5. 不引入新的 UI 库;6. 完成后运行类型检查;7. 最后告诉我如何打开页面。

这里故意先不用数据库。先让页面跑起来。

第三步:增加本地保存

请把选题数据改成本地保存。要求:1. 使用 localStorage;2. 支持新增、编辑、删除;3. 刷新页面后数据仍然存在;4. 不接后端;5. 不改变现有页面布局;6. 修改前先说明会改哪些文件。

这个功能仍然可控,适合练 Codex。

第四步:增加复盘字段

请给每条选题增加“数据复盘”字段。字段包括:1. 阅读量或播放量;2. 点赞数;3. 收藏数;4. 评论数;5. 复盘备注。要求:1. 列表页显示核心数据;2. 编辑弹窗里可以修改;3. 不影响已有数据;4. 如果老数据没有这些字段,请做兼容处理。

这里开始接近真实使用。你会看到 Codex 是否能处理旧数据兼容。

第五步:生成使用说明

请根据当前项目,生成一份 README。要求:1. 说明这个工具是做什么的;2. 说明如何安装依赖;3. 说明如何启动;4. 说明主要功能;5. 说明数据保存在什么地方;6. 说明后续可以扩展哪些功能。

这就是一个完整的小项目流程:

先方案,后最小版本,

再迭代,再写文档。

普通人也能照着走。

17.真正要学的不是 Codex,而是怎么派活

Codex 当然是一个工具,但只把它当工具看,会低估这件事。

它真正带来的变化,是人和软件生产之间的分工变了。这里的关键不是“AI 有多聪明”,而是你会不会派活。

任务说不清楚,Codex 就会乱猜。边界不给,它就可能多改。验收标准没有,它就不知道做到什么程度算结束。你把它当聊天对象,它就给你聊天式回答;你把它当执行者,就要给目标、背景、限制和验收标准。

对新手来说,先记住一条就够了:不要让 Codex 猜你的需求。

这也是我为什么把这篇叫《Codex 编程白皮书》,而不是简单叫“Codex 教程”。

教程解决的是怎么点按钮。白皮书解决的是怎么建立一套方法。

Codex 只是开始。真正重要的是,我们要学会和 Agent 一起工作。

ok,我是阿星,更多AI应用,我们下期再见!

 
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