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The Best AI Tools for Image Creation and Editing

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Why use AI in image editing?

best ai tools for images 01

Artificial intelligence enables automation and personalization at levels previously unimaginable. This is because the best AI tools for images use sophisticated algorithms that precisely adjust light, color, and detail. In addition, these systems learn from users, offering intelligent, personalized suggestions.

Many of these platforms include built-in features such as background removal and automatic enhancements. For example, Make Integromat can be combined with AI tools to create automated image editing workflows.

Key features of the best AI tools for images

The best AI tools for images offer a variety of features that cater to everyone from professional photographers to content creators. Some of the most sought-after features include:

  • Automatic fund removal: one of the most useful and efficient functions.
  • Improved image quality: automatic adjustments in brightness, contrast and sharpness.
  • Creating realistic images: Some tools generate visuals based on textual descriptions.

The use of platforms such as Bubble, combined with AI, can enhance creative projects. The combination of technologies makes the process more intuitive and faster.

Best AI Tools for Images: Popular Editors

Adobe Photoshop with AI

Adobe Photoshop is a market leader in editing and continues to innovate. It recently incorporated AI into features such as auto-fill and smart selection. These updates solidify Photoshop as one of the best AI tools for images. Another advantage is its compatibility with other design tools, such as web, facilitating project integration.

Canva Pro with AI

Canva Pro is a practical option for those looking for advanced features without the complexity of more technical tools. In addition, its AI-powered features include automatic resizing and design suggestions. Ideal for creating visual content quickly. With the help of Flutterflow, Canva can be integrated into websites and applications, expanding its possibilities of use.

Luminary Neo

Luminar Neo uses AI to automatically enhance images. It identifies areas that need adjustment and applies improvements in seconds. It also offers options like sky replacement and blemish removal.

Its continuous learning system ensures that each edit is more refined than the last. This makes it one of the best AI tools for images.

Benefits of using the best AI tools for images

Man editing photos on a computer

1. Time saving

Manually editing images can be a time-consuming process. With AI, tasks that used to take hours can be completed in minutes. This is essential for professionals with tight deadlines.

2. Professional quality

The best AI tools for images deliver professional results even for beginners. The algorithms apply advanced techniques that previously required years of experience.

3. Flexibility and accessibility

Tools like Framer offer seamless integration with AI solutions, allowing users to customize their projects intuitively. These platforms also offer free or affordable versions.

How to choose the best AI tools for images?

  • Compatibility: Make sure the tool is compatible with the devices and softwares you use. Platforms like Bubble offer comprehensive support for different systems.
  • Specific features: Choose tools that meet your core needs. For example, if you work in content creation, prioritize features like automated design.
  • Value for money: Consider the prices in relation to the features offered. Some platforms offer free trials to help you decide.

The future of the best AI tools for images

As technology advances, the best AI tools for imaging are expected to become even more powerful. Features like 3D image generation and real-time custom edits are in development. Communities like Flutterflow Community help disseminate knowledge and explore new possibilities in the use of AI for images.

Real examples of tools in action

AI tools for images not only streamline the creative process, but also enable incredible innovations. For example, digital artists can use AI to create surreal landscapes in seconds. In addition, brands use these tools to create more impactful advertising campaigns.

Platforms like NoCode allow even non-technical users to create sophisticated images with just a few clicks. These possibilities show how accessible technology has become.

Companies are investing in AI to create personalized branding solutions. Tools like Xano Course can be integrated into creative workflows to ensure a complete experience from creation to publishing.

Trends and news in the market

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The AI imaging market is constantly evolving. New features are emerging frequently, such as automatically generated animations and real-time collaborative editing. As the best AI imaging tools become more popular, we expect more people to adopt this technology in their daily lives.

For example, startups are launching accessibility-focused tools that enable small businesses to create professional-quality visual campaigns. This democratizes access to cutting-edge technologies, benefiting creators and businesses of all sizes.

Other trends include the integration of AI with mobile devices, offering high-quality editing directly on the phone. This functionality makes the tools even more practical for users on the go.

In addition, great strides are being made in personalizing experiences. Tools are beginning to integrate augmented reality and virtual reality into their systems. This will allow for the creation of even more dynamic and interactive images, providing a unique experience for users.

Specialized platforms are also investing in machine learning to adapt their resources to market demands. In this way, the tools become increasingly efficient and useful, expanding creative possibilities in various professional areas.

Conclusion

The best AI tools for images offer innovative solutions for creation and editing. Whether for photographers, designers or content creators, these technologies simplify work and elevate quality. Want to learn more about AI tools? Join the NoCodeIA Training!

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Matheus Castelo

Known as “Castelo”, he discovered the power of No-Code when he created his first startup entirely without programming – and that changed everything. Inspired by this experience, he combined his passion for teaching with the No-Code universe, helping thousands of people create their own technologies. Recognized for his engaging teaching style, he was awarded Educator of the Year by the FlutterFlow tool and became an official Ambassador for the platform. Today, his focus is on creating applications, SaaS and AI agents using the best No-Code tools, empowering people to innovate without technical barriers.

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A revolução tecnológica no setor fitness está em pleno andamento, e um dos protagonistas dessa transformação é o agente de IA para academias.

Trata-se de uma solução baseada em inteligência artificial que automatiza e otimiza desde o atendimento ao cliente até o acompanhamento de treinos e planos nutricionais.

A utilização de agentes inteligentes está mudando radicalmente a forma como academias se relacionam com seus alunos, aumentando a retenção e oferecendo experiências mais personalizadas.

Imagine um assistente virtual que entende o perfil de cada aluno, sugere ajustes no plano de treino com base em sua evolução e ainda envia mensagens motivacionais nos dias em que ele falta.

Não se trata de ficção científica, mas de uma realidade cada vez mais acessível para pequenos e grandes estabelecimentos.

Como funcionam os agentes de IA dentro de academias
Como funcionam os agentes de IA dentro de academias

Como funcionam os agentes de IA dentro de academias

Os agentes de IA funcionam como sistemas inteligentes que aprendem com os dados e se adaptam com o tempo.

Eles podem ser implementados via plataformas como Dify, Make (Integromat) ou até mesmo por meio de agentes personalizados com OpenAI, integrando-se aos sistemas de gestão existentes na academia.

Personalização em escala: o grande diferencial competitivo

As academias sempre buscaram oferecer um atendimento personalizado, mas isso costumava exigir uma equipe numerosa e treinada. Com um agente de IA para academias, é possível:

  • Acompanhar resultados em tempo real
  • Adaptar os treinos de forma automatizada
  • Criar planos alimentares baseados em objetivos individuais
  • Manter o engajamento via WhatsApp ou e-mail com comunicação personalizada

Essas automações não apenas economizam tempo dos profissionais humanos, como também reduzem erros, aumentam a precisão das recomendações e melhoram significativamente a experiência do cliente.

Ferramentas para criar seu agente de IA para academias

Diversas ferramentas NoCode e IA estão disponíveis para quem deseja implementar um agente inteligente sem precisar programar. A AI Agent and Automation Manager Training é uma das mais completas do mercado para capacitar profissionais nesse cenário.

Outras ferramentas recomendadas incluem:

  • N8N Course para criar fluxos de automação integrando plataformas de gestão, apps de treino e sistemas de CRM
  • FlutterFlow Course para quem deseja desenvolver um aplicativo customizado para a academia
  • Bubble Course para construção de painéis administrativos e interfaces de gestão
Exemplos reais de aplicação de agentes de IA em academias
Exemplos reais de aplicação de agentes de IA em academias


Exemplos reais de aplicação de agentes de IA em academias

SmartFit: IA para análise de performance

A rede SmartFit iniciou pilotos de agente de IA para academias que analisam dados de execução de exercícios e frequência, recomendando ajustes automáticos de treino para melhorar a performance individual.

Academias boutique: chatbots inteligentes para retenção

Diversas academias boutique, como a Selfit, vêm adotando chatbots baseados em IA generativa para recuperar ex‑alunos inativos.

Esses agentes enviam mensagens personalizadas no momento certo, utilizando automações criadas com plataformas NoCode, gerando um incremento médio de 12% na taxa de retorno.

Academia independente de São Paulo: WhatsApp como agente inteligente

Um estúdio funcional no interior de São Paulo implementou um agente de IA via WhatsApp Business API para acompanhamento nutricional.

Segundo reportagem do Valor Econômico, a adesão aos planos subiu 45% e a permanência dos alunos aumentou em média seis meses, graças a lembretes de refeições e ajustes de macro‑nutrientes calculados automaticamente.

Bodytech: análise preditiva e campanhas personalizadas

A rede Bodytech utiliza modelos de machine learning para prever probabilidade de evasão. Com base nesses insights, campanhas automáticas de e‑mail e push são disparadas, incluindo ofertas segmentadas.

De acordo com o relatório interno divulgado à Exame, o churn caiu 9% no primeiro trimestre de operação do agente de IA.

Orangetheory Fitness: ajustes de treino em tempo real

Nos Estados Unidos, a Orangetheory Fitness integra wearables proprietários e inteligência artificial na sala de aula.

O sistema ajusta intensidade de treino em tempo real com base nos batimentos cardíacos dos alunos, tecnologia que foi tema no Forbes Health.

A abordagem elevou em 22% o tempo em zona ideal de frequência cardíaca.

TotalPass: dados de engajamento a serviço das academias parceiras

O programa corporativo TotalPass aplica IA para analisar padrões de frequência e recomendar ações de fidelização aos parceiros.

Segundo o artigo “5 ways to boost member retention in your gym”, publicado pela Hapana em 24 de julho de 2025, academias que investem em estratégias de retenção registram 25 % de aumento no Lifetime Value (LTV) dos clientes.

Esses cases demonstram que incorporar um agente de IA para academias é uma estratégia concretamente viável e altamente competitiva.

Barreiras e soluções na adoção da IA nas academias e soluções na adoção da IA nas academias

Apesar do potencial transformador, ainda existem desafios na adoção de um agente de IA para academias. Muitos gestores enfrentam barreiras como falta de conhecimento técnico, resistência da equipe ou limitações financeiras.

Porém, formações como as oferecidas pela No Code Start Up permitem capacitar equipes com investimento acessível e retorno acelerado.

Além disso, plataformas NoCode reduzem drasticamente a complexidade de desenvolvimento.

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O futuro dos agentes inteligentes no setor fitness
O futuro dos agentes inteligentes no setor fitness

O futuro dos agentes inteligentes no setor fitness

Com a popularização da IA generativa e dos sistemas autônomos, a tendência é que o agente de IA para academias se torne cada vez mais completo, incluindo recursos como:

  • Análise automatizada de vídeos de execução de exercícios
  • Diagnóstico de postura com base em visão computacional
  • Planejamento de metas baseado em dados biométricos
  • Interação natural com alunos via assistentes de voz

Companies like OpenAI and the Google DeepMind estão liderando a pesquisa em IA aplicada, e seus avanços tendem a se refletir diretamente no setor fitness.

Caminhos acessíveis para iniciar agora com IA em academias

Se você é gestor de academia, personal trainer ou profissional do setor, este é o momento ideal para explorar o uso de agentes de IA.

Ao começar pequeno, com um chatbot de atendimento ou um sistema de agendamento automatizado, é possível obter ganhos significativos sem grandes riscos.

Formar-se como AI Agent Manager é uma oportunidade de se destacar em um mercado altamente competitivo.

Explore os recursos educacionais da No Code Start Up e transforme sua academia com tecnologia de ponta.

A era das academias inteligentes já começou. Agora, a diferença estará entre quem lidera essa mudança e quem ficará para trás.

Pense em um AI agent como um assistente autônomo. Ele entende mensagens, decide o que fazer e executa ações. Exemplos: responder dúvidas, resumir e-mails e agendar reuniões.

Esse agente se conecta a ferramentas. API, banco de dados, Google Calendar e WhatsApp são comuns. Assim ele age no mundo real com confiança e contexto.

Limitações aparecem quando pedimos demais. Um único agente pode ficar lento, confuso e caro. Ele erra mais quando precisa cobrir tarefas muito diferentes.

Como funcionam na prática e onde aplicar

Como funcionam na prática e onde aplicar

Na prática, o agente recebe a entrada do usuário. Lê o contexto, escolhe uma ação e chama a tool correta. Entrega o resultado e registra o que aconteceu.

As aplicações são amplas e diretas. Atendimento, triagem de chamados, síntese de conversas e marcações. Rotinas administrativas e operacionais também entram na lista.

Muitos agentes vs. Multiagentes

Muitos agentes vs. Multiagentes

Ter muitos agentes não significa ter um sistema multiagente. Vários agentes isolados não conversam e criam silos. Isso parece eficiente, mas vira caos na operação.

Sistema multi-agente é outra história. Agentes especializados compartilham dados e contexto. Eles colaboram para resolver fluxos complexos como uma equipe.

Tipos de arquiteturas

Orquestradora ou Supervisora

Orquestradora ou Supervisora

Existe um agente principal. Ele enxerga o todo, decide e delega tarefas. É simples de controlar, mas é ponto único de falha.

Rede de Agentes (descentralizada)

Rede de Agentes (descentralizada)

Não há chefe único. Os agentes trocam mensagens e decidem em conjunto. Ganha flexibilidade, mas depurar pode ser mais difícil.

Hierárquica em camadas

Hierárquica em camadas

Camadas estratégicas no topo. Camadas operacionais na base executam ações. Ajuda a escalar e a separar responsabilidades.

Arquitetura personalizada

Arquitetura personalizada

Mistura elementos anteriores conforme o caso. Equilibra controle, flexibilidade e especialização. É a forma mais comum em projetos reais.

Vantagens: modularidade, especialização e custo

Vantagens modularidade, especialização e custo
  • Modularidade: cada agente é um bloco independente. Você troca, testa e atualiza partes sem quebrar o todo. A manutenção fica previsível e segura.
  • Especialização: um agente, uma tarefa. Menos erro, mais performance e mais qualidade. Dá para usar modelos menores nas tarefas simples.
  • Eficiência de custos: paga-se pelo que precisa. Modelos leves resolvem o básico rapidamente. Modelos maiores entram só quando são essenciais.
  • Reutilização: componha agentes em novos projetos. Um agente de resumo pode servir vários sistemas. Isso acelera entregas e reduz retrabalho.
  • Debug mais simples: isole o problema por agente. Inspecione logs e entradas específicas. Corrija rápido sem paralisar tudo.

Quando usar (e quando evitar)

Quando usar (e quando evitar)

Use multiagentes quando houver tarefas distintas. Setores diferentes, múltiplas integrações e etapas encadeadas. Quando o projeto vai crescer, a arquitetura brilha.

Evite se o fluxo for linear e repetitivo. Um único agente bem configurado pode bastar. Complexidade a mais custa caro e adiciona latência.

Exemplo prático em e-commerce com multiagentes

Exemplo prático em e commerce com multiagentes

Imagine um cliente iniciando uma compra. O agente de atendimento entende necessidades e coleta dados. Em seguida envia contexto para o próximo agente.

O agente de estoque verifica disponibilidade. Se estiver ok, aciona o agente de pagamento. Ele envia o link e confirma a cobrança.

Depois entra o agente de logística. Gera o código de rastreio e organiza a entrega. Todos compartilham dados para manter o fluxo coerente.

Result: agilidade e escala. Cada agente faz o que sabe melhor. O time inteiro funciona como um organismo coordenado.

Cuidados e riscos ao implementar

Cuidados e riscos ao implementar
  • Custo: mais agentes geram mais chamadas de API. Sem planejamento, a fatura cresce rápido. Monitore consumo e defina limites.
  • Latência: conversas entre agentes somam atrasos. Projete paralelismo e timeouts. Evite dependências desnecessárias entre etapas.
  • Complexidade: não complique o simples. Se um agente único resolve, não multiplique agentes. Priorize clareza antes de sofisticação.
  • Prompts e protocolos: defina estrutura clara. Quem fala com quem, em qual formato e com qual contexto. Prompts mal escritos derrubam a qualidade.
  • Observabilidade: registre entradas, saídas e decisões. Tenha logs por agente e por transação. Isso reduz o tempo de correção de falhas.

Encerrando

Multiagentes entregam coordenação, escala e controle. São ideais para processos com várias funções e integrações. Escolha a arquitetura certa e avance com segurança.

Exemplo de stack recomendado

  • Modelos Orquestrador: GPT‑5 Thinking. Utilitários: GPT‑5 mini/nano para tarefas simples. Embeddings: text‑embedding‑3‑large; OSS: Llama 3.1/Mistral.
  • Orquestração LangGraph ou AutoGen para coordenação multiagente. Filas: Redis Streams ou RabbitMQ. Scheduler para rotinas e SLAs.
  • Memória e RAG Vector DB: Pinecone, Weaviate ou pgvector. Indexação por seção e versionamento de fontes. Citações com score de confiança.
  • Ferramentas e integrações Whatsapp via Twilio ou Gupshup. CRM: Notion, Pipedrive ou HubSpot. E‑mail, Slack, Google Calendar e Sheets.
  • Dados e Infra Banco transacional: Postgres/Supabase. Storage S3‑compatível para anexos. Backend: FastAPI (Python) ou Node/Express.
  • Observabilidade e segurança Tracing: OpenTelemetry e LangSmith. PII masking, RBAC e cofres de segredo (Vault/Doppler). Alertas de custo e auditoria por agente.
  • Entrega Front web em Next.js. Webhooks para eventos e automações. Testes E2E com Playwright e contratos de API.

FAQ:  Multiagentes de IA

Um agente único ou multi-agentes?

Use multi quando houver etapas distintas e integrações. Se o fluxo é linear, um agente único bem configurado resolve.

Quantos agentes devo iniciar?

Comece com 3 a 5 papéis críticos. Orquestrador, atendimento, dados e execução de tools.

Como evitar alucinações?

Use RAG com fontes versionadas e confiáveis. Aplique limiar de confiança e fallback neutro. Registre as evidências citadas pelo agente.

Como reduzir latência?

Paralelize subtarefas independentes. Cache de contexto e resultados repetidos. Prefira modelos menores para tarefas simples.

Como medir ROI?

Defina métricas de negócio antes do deploy. TMA, conversão, tickets tratados e custo por objetivo. Compare base versus pós‑implantação com A/B.

Segurança e LGPD?

Minimize coleta de dados pessoais. Criptografe em trânsito e em repouso. Implemente RBAC, logs e retenção controlada.

Quais métricas técnicas acompanhar?

Tempo médio por turno e taxa de delegação correta. Erros por ferramenta, custo por conversa e sucesso. Inclua satisfação do usuário e NPS.

Posso usar modelos open source?

Sim, para tarefas locais ou custo menor. Avalie qualidade, VRAM e latência. Combine com modelos proprietários quando necessário.

Se você já se perguntou o que é uma API e por que ela é tão importante no mundo da tecnologia, especialmente em plataformas NoCode e Low Code, este artigo é para você.

Em um ecossistema cada vez mais orientado à integração, as APIs são a espinha dorsal que conecta aplicações, dados e serviços de forma automatizada, eficiente e escalável.

A palavra-chave “API” (Interface de Programação de Aplicativos) está presente em soluções desde ferramentas de automação como make up and n8n até plataformas robustas de backend como o Xano.

Este artigo vai te mostrar tudo que você precisa saber para dominar esse conceito essencial.

O que é uma API
O que é uma API

O que é uma API?

API é a sigla para Application Programming Interface, ou em português, Interface de Programação de Aplicativos.

Em termos simples, uma API é um conjunto de regras e definições que permite que dois sistemas conversem entre si.

Imagine que você está em um restaurante: você é o usuário, o cardápio é a interface (API) e a cozinha é o sistema que processa os pedidos.

Você não precisa saber como a comida é feita; basta usar o cardápio para solicitar o que deseja.

No mundo digital, é isso que APIs fazem: elas recebem pedidos (requests), enviam para o sistema que processa (backend) e retornam os resultados (responses).

Webhooks vs APIs entenda a diferença
Webhooks vs APIs entenda a diferença

Webhooks vs APIs: entenda a diferença

Apesar de estarem intimamente ligados, Webhooks and APIs têm diferenças fundamentais:

Webhooks: o sistema reativo

One webhook é uma notificação automatizada enviada de um sistema para outro assim que um evento acontece. Ou seja, ele é reativo.

Por exemplo, sempre que um novo pedido é feito em um e-commerce, o sistema pode usar um webhook para avisar o app de entrega imediatamente.

API: o sistema proativo

Uma API, por outro lado, é utilizada quando você quer consultar ou enviar dados sob demanda. Ela é proativa, pois você precisa fazer a requisição.

Platforms like Zapier and Integromat/Make oferecem suporte tanto para chamadas de API quanto para webhooks.

Por que APIs são essenciais para projetos NoCode?

A maioria das plataformas NoCode como Bubble, FlutterFlow and WebWeb oferecem funcionalidades nativas para consumir APIs REST.

Isso permite que mesmo quem não é desenvolvedor consiga:

  • Buscar dados em tempo real de sistemas externos (ex: clima, cotação de moedas)
  • Enviar dados para CRMs, ERPs ou automações internas
  • Criar fluxos com IA usando integrações via API com plataformas como OpenAI, Dify e HuggingFace

Na SaaS IA NoCode Training, por exemplo, você aprende a construir SaaS inteiros integrando APIs de forma modular e escalável.

Estrutura de uma API endpoints, métodos e autenticação
Estrutura de uma API endpoints, métodos e autenticação

Estrutura de uma API: endpoints, métodos e autenticação

Endpoints

You endpoints são como URLs específicas dentro de uma API. Por exemplo:

GET https://api.meusistema.com/usuarios

Esse endpoint retorna a lista de usuários.

Métodos HTTP

As APIs geralmente usam os seguintes verbos HTTP:

  • GET: buscar dados
  • POST: criar novos dados
  • PUT / PATCH: atualizar dados existentes
  • DELETE: remover dados

Autenticação

A maioria das APIs exige algum tipo de autenticação, como:

Isso garante que apenas usuários autorizados acessem os recursos.

Ferramentas NoCode para consumir APIs

Várias ferramentas permitem integrar APIs sem escrever código:

Make (Integromat)

Permite criar cenários complexos de automação e consumir APIs REST usando módulos HTTP.

Bubble

Tem um plugin nativo chamado “API Connector” para configurar chamadas a APIs externas com suporte a headers, métodos e tokens.

n8n

Open source e altamente customizável, com suporte robusto para autenticação, manipulação de dados e execuções condicionais.

Xano

Além de ser backend-as-a-service, permite consumir APIs externas diretamente dos workflows.

Exemplos práticos e casos de uso com APIs
Exemplos práticos e casos de uso com APIs

Exemplos práticos e casos de uso com APIs

Imagine um aplicativo de delivery criado no FlutterFlow. Você pode integrar:

Outro exemplo: um dashboard empresarial feito no WeWeb pode puxar dados em tempo real de um banco de dados via Xano e cruzar com APIs de BI como PowerBI ou Google Data Studio.

Na AI Agent Manager Training, você aprende a orquestrar agentes inteligentes que consomem APIs para tomar decisões autônomas.

Futuro das APIs: IA, automação e composição de serviços

O futuro das APIs está fortemente conectado com Inteligência Artificial e arquitetura de microsserviços.

Tools like Dify estão democratizando o acesso à criação de agentes que já consomem APIs por padrão.

O conceito de “API-first” está se tornando cada vez mais comum, onde os sistemas são construídos pensando primeiro nas integrações.

Segundo o Relatório State of the API 2024 da Postman, 48% dos entrevistados pretendem aumentar e 42% manter seus investimentos em APIs — soma que ultrapassa 89% e indica forte tendência de crescimento, especialmente em iniciativas de IA generativa e automação empresarial.

agents ia training
agents ia training

Dominando o uso de APIs com Agentes Inteligentes

Agora que você entende o que é uma API, suas aplicações práticas e como consumi-las em plataformas NoCode e Low Code, está pronto para dar um passo além: integrar agentes inteligentes que utilizam APIs para automatizar processos e tomar decisões de forma autônoma.

APIs não são apenas conectores entre sistemas, mas verdadeiros catalisadores de eficiência e escala nos seus projetos digitais.

Ao combiná-las com IA e ferramentas visuais, você amplia significativamente o potencial de qualquer solução digital.

Acesse a AI Agent Manager Training para dominar essa nova geração de automações inteligentes com APIs, sem precisar programar.

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