Package Exports

@willh/fb-ad-blocker
@willh/fb-ad-blocker/src/services/gemini.js

This package does not declare an exports field, so the exports above have been automatically detected and optimized by JSPM instead. If any package subpath is missing, it is recommended to post an issue to the original package (@willh/fb-ad-blocker) to support the "exports" field. If that is not possible, create a JSPM override to customize the exports field for this package.

Readme

FB Ad Blocker - 智慧型 Facebook 垃圾留言偵測與自動化工具

這是一個智慧型 Facebook 垃圾留言偵測與自動化工具，使用 Google Gemini AI 來分析留言並自動處理垃圾內容。此工具可以自動偵測垃圾留言、刪除它們，並使用 Playwright 瀏覽器自動化來封鎖使用者。

🌟 功能特色

AI 驅動的垃圾留言偵測：使用 Google Gemini API 進行智慧留言分析
自動化留言管理：自動刪除、隱藏或檢舉垃圾留言
使用者封鎖：自動封鎖發布垃圾內容的使用者
隱藏垃圾留言處理：針對已被隱藏的垃圾留言進行批次封鎖處理
封鎖記錄追蹤：自動記錄封鎖的頁面資訊到 blocked-pages.json，並同步維護純文字清單 blocked-pages.txt
增強式日誌系統：提供彩色輸出、表情符號和檔案日誌等功能
啟發式備援：在沒有 API 金鑰時使用本地啟發式分析
可配置動作：自訂垃圾留言處理行為的閾值和動作
多語言支援：支援英文和繁體中文內容
瀏覽器自動化：由 Playwright 提供可靠的 Facebook 互動

📁 專案結構

✨ 重構完成: 本專案已完成模組化重構，採用更清晰的分層架構。詳見下方「重構後的架構」章節。

fb-ad-blocker/
├── src/
│   ├── commands/                  # CLI 命令入口點
│   │   ├── block-hidden-pages.js  # 封鎖已隱藏留言者命令
│   │   ├── block-page.js          # 封鎖頁面命令
│   │   └── hide-spam-comments.js  # 隱藏垃圾留言命令
│   ├── core/                      # 核心業務邏輯
│   │   ├── comment-processor.js   # 留言處理器
│   │   └── page-blocker.js        # 頁面封鎖處理器
│   ├── services/                  # 外部服務整合
│   │   ├── browser.js             # 瀏覽器服務
│   │   ├── gemini.js              # Gemini API 服務
│   │   └── logger.js              # 日誌服務
│   ├── utils/                     # 工具函式
│   │   ├── blocked-pages.js       # 封鎖記錄管理
│   │   ├── file-handler.js        # 檔案讀寫操作
│   │   └── url-parser.js          # URL 解析與處理
│   └── cli.js                     # CLI 主入口
├── examples/
│   ├── usage_example.js           # 使用範例與功能展示
│   └── pages.txt                  # 範例封鎖頁面清單
├── test_gemini.js                 # 留言分析測試腳本
├── package.json                   # 專案相依性與腳本
├── .env.example                   # 環境配置範本
├── API.md                         # 詳細 API 文件
├── BLOCKED_PAGES.md               # 封鎖記錄檔案格式說明
├── blocked-pages.json             # 封鎖記錄（執行後自動產生/更新）
├── blocked-pages.txt              # 被封鎖頁面 URL 純文字清單
├── analysis_results.json          # 留言分析結果（執行後自動產生/更新）
├── storageState.json              # 已登入會話狀態（您本機產生）
└── README.md                      # 本檔案

🚀 快速開始

系統需求

Node.js 18 或更高版本
npm 或 yarn 套件管理器
Google Gemini API 金鑰（選用，但建議使用以獲得更好的準確性）
已儲存登入狀態的 Facebook 帳號 (請利用 Chrome DevTools ➜ Playwright 工具)

安裝步驟 (docker + npm)

啟動 Playwright 容器

docker run --rm --name=fb-ad-blocker -it --entrypoint=bash mcr.microsoft.com/playwright:v1.55.1-noble

使用 Playwright 官方映像檔，就會內建所有必要的瀏覽器和相依性，免去安裝以下兩行命令：

npx -y playwright install-deps
npx -y playwright install chromium

安裝 npm 套件
```
npm install -g @willh/fb-ad-blocker
```
執行 fb-ad-blocker 以確認安裝成功
```
fb-ad-blocker -h
```
手動取得 FB 登入狀態檔 (storageState.json)

請利用 Chrome DevTools ➜ Playwright 工具，將登入狀態儲存到 storageState.json 檔案中，並放在目前目錄。
```
docker cp storageState.json fb-ad-blocker:/
```
驗證連線
```
export HEADLESS_MODE=1  # Linux 容器必須設定無頭模式
fb-ad-blocker test
```

設定環境變數

export GEMINI_API_KEY=your_api_key_here
export DRY_RUN=0

執行範例

export HEADLESS_MODE=1  # Linux 容器必須設定無頭模式
fb-ad-blocker hide-spam "https://www.facebook.com/will.fans/posts/pfbid0fCkVwz1e1QQKBFC2QJvtgGDSVicvVLLBqWdZ6RiwRtAP69JUcGpeQtSoxWwdFPmCl"

安裝步驟 (source code)

複製儲存庫

git clone https://github.com/doggy8088/fb-ad-blocker.git
cd fb-ad-blocker

安裝相依性
```
npm install
npm run install-browser
```
設定環境變數配置檔
```
cp .env.example .env
```

配置環境變數（編輯 .env 檔案）：

# Google Gemini API 金鑰（從 https://aistudio.google.com/app/apikey 取得）
GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

# 選用：指定 Gemini 模型
GEMINI_MODEL=gemini-2.5-pro

# 垃圾留言偵測配置
SPAM_ACTION=hide            # 選項：hide, delete, report, none
SPAM_THRESHOLD=0.85         # 信心閾值（0.0 - 1.0）
DRY_RUN=0                   # 設為 0 進行實際執行

# 瀏覽器執行模式（選用）
HEADLESS_MODE=0            # 1 或 true = 無頭模式；未設定/0/false = 顯示瀏覽器

# 針對 block-page 並行封鎖數（選用）
CONCURRENT_LIMIT=5         # 同時處理的頁面數；未設定則逐一處理

# Gemini 端點（選用）
# GEMINI_API_BASE=https://generativelanguage.googleapis.com

設定 Facebook 登入狀態（自動化所需）
- 執行任何 Playwright 腳本一次以產生 storageState.json
- 或手動登入 Facebook 並儲存會話狀態
驗證連線
```
export HEADLESS_MODE=1  # Linux 容器必須設定無頭模式
npm run cli '--' test
```

📖 使用範例

基本留言分析

測試留言分析功能而不進行 Facebook 自動化：

npm test
# 或
npm run analyze

這將分析範例留言並顯示分類結果。

您也可以執行綜合範例來查看所有功能：

npm run examples

這將展示：

基本垃圾留言偵測：單一留言分析
批次處理：多個留言含統計資訊
動作決策：根據設定會採取什麼動作
API 與啟發式比較：查看 AI 與本地分析的差異

範例輸出：

[
  {
    "comment": "很棒的貼文！謝謝分享。",
    "label": "not_spam",
    "confidence": 0.5,
    "reason": "heuristic",
    "raw": null
  },
  {
    "comment": "🎉 免費賺錢 💰 立即點擊！🚀",
    "label": "spam",
    "confidence": 0.9,
    "reason": "包含促銷語言和過多表情符號",
    "raw": null
  }
]

自動化垃圾留言偵測與隱藏

處理 Facebook 貼文並自動隱藏垃圾留言:

npm run cli -- hide-spam "https://www.facebook.com/posts/your-post-url"

# 或安裝為全域命令後
fb-ad-blocker hide-spam "https://www.facebook.com/posts/your-post-url"

這將會：

導航到指定的 Facebook 貼文
提取所有留言
分析每個留言的垃圾指標
對偵測到的垃圾留言採取配置的動作（隱藏/檢舉）
將分析結果儲存到 analysis_results.json

封鎖已被隱藏的留言者

處理已被粉絲專頁隱藏的留言,並封鎖發布者:

npm run cli -- block-hidden "https://www.facebook.com/posts/your-post-url"

# 或安裝為全域命令後
fb-ad-blocker block-hidden "https://www.facebook.com/posts/your-post-url"

這將會：

導航到指定的 Facebook 貼文
查看「已被此粉絲專頁隱藏」的留言
自動封鎖這些留言的發布者
**將封鎖記錄儲存到 blocked-pages.json**（包含頁面名稱、URL、留言內容等詳細資訊）
另同步更新 blocked-pages.txt（僅 URL 清單，便於批次封鎖使用）
刪除已被隱藏的留言

📝 新功能：封鎖記錄追蹤

系統會自動記錄所有封鎖的頁面資訊到 blocked-pages.json 檔案，包含：

封鎖日期和時間

被封鎖的頁面名稱和 URL

觸發封鎖的垃圾留言內容

封鎖理由

詳細格式請參考 BLOCKED_PAGES.md

提醒：即使在測試模式（DRY_RUN=1）下，實際的「封鎖點擊」不會執行，但仍會將目標與理由寫入 blocked-pages.json 與 blocked-pages.txt，方便後續人工/批次處理。

以檔案清單批次處理貼文（-f）

當需要一次處理多個貼文網址時，支援用 -f 指定一個文字檔，從檔案逐行讀取 URL：

npm run cli -- hide-spam -f posts.txt

# 或安裝為全域命令後
fb-ad-blocker hide-spam -f posts.txt

檔案格式說明：

每行一個 Facebook 貼文網址
允許空行（會被忽略）

範例 posts.txt（每行一個貼文網址）：

https://www.facebook.com/<page>/posts/<post-id>
https://www.facebook.com/story.php?story_fbid=<id>&id=<id>

封鎖個別 Facebook 專頁/個人檔案

封鎖特定的 Facebook 專頁或個人檔案:

npm run cli -- block-page "https://www.facebook.com/profile-url" "https://www.facebook.com/another-profile"

# 或安裝為全域命令後
fb-ad-blocker block-page "https://www.facebook.com/profile-url"

以檔案清單批次封鎖（-f）

同樣支援以 -f 從檔案讀取多個專頁/個人檔案網址：

npm run cli -- block-page -f examples/pages.txt

# 支援並行處理（-c 選項）
npm run cli -- block-page -c 3 -f blocked-pages.txt

# 或安裝為全域命令後
fb-ad-blocker block-page -c 5 -f examples/pages.txt

檔案格式說明：

每行一個 Facebook 專頁或個人檔案的網址
允許空行（會被忽略）
可直接使用執行結果所產生的 blocked-pages.txt 作為輸入，或使用 examples/pages.txt

並行處理：

可透過環境變數 CONCURRENT_LIMIT 控制同時封鎖處理的數量（僅 block-page 腳本適用）

程式化使用

在您的程式碼中使用留言分析 API：

import { analyzeComments } from './src/gemini.js';

async function analyzeComment() {
  const mainPost = "今天我要分享一些關於技術的想法...";
  const comment = "很棒的貼文！非常有見地。";

  const result = await analyzeComments(mainPost, comment, {
    apiKeyEnv: 'GEMINI_API_KEY',
    model: 'gemini-2.5-pro',
    forceHeuristic: false  // 設為 true 僅使用本地分析
  });

  console.log(result);
  // {
  //   comment: "很棒的貼文！非常有見地。",
  //   label: "not_spam",
  //   confidence: 0.2,
  //   reason: "與相關內容的正面參與",
  //   raw: "..."
  // }
}

批次處理多個留言

import { analyzeComments } from './src/gemini.js';

async function processComments(mainPost, comments) {
  const results = [];

  for (const comment of comments) {
    const result = await analyzeComments(mainPost, comment, {
      apiKeyEnv: 'GEMINI_API_KEY'
    });
    results.push(result);

    // 如果偵測到垃圾留言就處理
    if (result.label === 'spam' && result.confidence > 0.85) {
      console.log(`🚨 偵測到垃圾留言：${result.comment}`);
      console.log(`   原因：${result.reason}`);
      // 在此採取動作（刪除、檢舉等）
    }
  }

  return results;
}

⚙️ 配置選項

環境變數

變數名稱	說明	預設值	選項
`GEMINI_API_KEY`	Google Gemini API 金鑰	-	從 AI Studio 取得
`GEMINI_MODEL`	使用的 Gemini 模型	`gemini-2.5-pro`	`gemini-2.5-pro`, `gemini-1.5-flash`
`SPAM_ACTION`	對垃圾留言採取的動作	`hide`	`delete`, `hide`, `report`, `none`
`SPAM_THRESHOLD`	信心閾值	`0.85`	`0.0` - `1.0`
`DRY_RUN`	測試模式（不執行實際動作）	`1`	`0`（執行），`1`（僅測試）
`HEADLESS_MODE`	無頭模式開關	未設定（顯示瀏覽器）	`1`/`true`（無頭），`0`/`false`（顯示）
`CONCURRENT_LIMIT`	封鎖專頁並行數（僅 block-page）	-	正整數
`GEMINI_API_BASE`	Gemini 端點	`https://generativelanguage.googleapis.com`	自訂企業代理或官方端點
`LOG_FILE_PATH`	日誌檔案路徑（選用）	-	例如：`./logs/fb-blocker.log`

垃圾留言偵測標籤

AI 分類器會回傳以下其中一個標籤：

**spam**：明顯的促銷、無關或惡意內容
**possibly_spam**：可疑內容，可能是垃圾留言
**not_spam**：合法、相關的留言
**unsure**：無法有信心地判斷

動作類型

**delete**：永久刪除垃圾留言
**hide**：隱藏留言不讓公眾看見
**report**：向 Facebook 檢舉留言
**none**：僅偵測，不執行自動化動作

增強式日誌功能

本工具提供清晰易讀的增強式日誌輸出，包含以下特色：

控制台日誌

📅 精確時間戳記：包含日期時間到毫秒級精度
🎨 彩色輸出：不同類型的訊息使用不同顏色標示
😀 表情符號：使用 emoji 快速識別訊息類型和狀態
📋 階段分隔：清楚劃分不同處理階段
📊 分析結果格式：結構化顯示留言分析結果

檔案日誌（選用）

設定 LOG_FILE_PATH 環境變數即可將日誌同時寫入檔案：

# 啟用檔案日誌
export LOG_FILE_PATH=./logs/fb-blocker.log
npm run hide-comments "https://facebook.com/post-url"

檔案日誌特色：

自動建立日誌目錄
純文字格式（無 ANSI 色彩代碼）
包含完整時間戳記和 emoji
會話分隔標記方便查看
便於後續查詢和分析

範例日誌輸出：

[2024/9/16 18:25:30.270] 🚀 開始處理 URL: https://facebook.com/post/123
[2024/9/16 18:25:30.487] 🌐 已導航到 URL
[2024/9/16 18:25:30.488] ✅ 成功取得留言: 15 個
[2024/9/16 18:25:30.489] 🔬 開始分析留言，使用 API: 是
[2024/9/16 18:25:30.490] 🚫 偵測到垃圾留言，準備採取動作
[2024/9/16 18:25:30.491] ⚡ 準備執行動作: delete
[2024/9/16 18:25:30.492] 🎉 處理完成

🔧 進階使用

自訂啟發式規則

工具包含當沒有提供 API 金鑰時的備援啟發式分析：

// 增加垃圾留言機率的啟發式因子：
// - 包含 URL 或促銷語言
// - 過多表情符號或符號（3+ 個表情符號）
// - 促銷關鍵字（免費、折扣、點擊這裡等）
// - 重複標點符號或字元
// - 與主貼文內容高度相似
// - 重複詞彙且詞彙多樣性低

瀏覽器自動化配置

工具使用 Playwright 並採用以下預設設定：

const browser = await chromium.launch({
  headless: process.env.HEADLESS_MODE === 'true' || process.env.HEADLESS_MODE === '1'
});

const context = await browser.newContext({
  locale: 'zh-TW',              // 支援繁體中文
  storageState: 'storageState.json'  // 已儲存的登入會話
});

錯誤處理與監控

工具包含全面的錯誤處理與記錄：

// 結果會自動儲存到 analysis_results.json
{
  "mainPost": "原始貼文內容...",
  "results": [
    {
      "comment": "留言文字...",
      "label": "spam",
      "confidence": 0.92,
      "reason": "包含可疑連結的促銷內容",
      "raw": "原始 API 回應..."
    }
  ]
}

🛡️ 安全性與最佳實務

速率限制

注意 Facebook 的速率限制
在動作之間添加延遲以避免被偵測
使用 DRY_RUN=1 進行測試

隱私與合規性

僅在您擁有或有權限管理的內容上使用
尊重使用者隱私和當地法規
考慮對邊緣案例進行人工審查

API 成本

Google Gemini API 有使用成本
開發/測試時使用啟發式模式
在生產環境中監控 API 使用量

🔍 故障排除

常見問題：

腳本完成後停在 Playwright 視窗：
- 垃圾留言流程中會呼叫 page.pause() 以便人工檢視結果與除錯。請在 Playwright Inspector 按下繼續，或移除/註解該行以取消暫停。
測試模式未實際封鎖但有記錄：
- 當 DRY_RUN=1 時不會對 UI 進行真實點擊封鎖，但仍會把候選目標寫入 blocked-pages.json 與 blocked-pages.txt，方便後續批次封鎖。

其他常見問題

"fetch is not a function" 錯誤
```
npm install node-fetch@3
```
Facebook 登入問題
- 確保 storageState.json 存在且含有效會話
- 檢查 Facebook 是否需要額外驗證
- 嘗試先手動登入
API 驗證錯誤
- 驗證 GEMINI_API_KEY 是否正確
- 檢查 API 配額和計費狀態
- 確保 API 金鑰有適當權限
瀏覽器自動化中找不到元素
- Facebook UI 經常變更
- 需要時更新選擇器
- 使用 headless: false 進行視覺化除錯

除錯模式

要進行詳細除錯,請使用詳細記錄執行:

DEBUG=1 npm run cli -- hide-spam "your-facebook-url"

💡 快速取得封鎖連結的方式

開啟 Google Chrome 瀏覽器
搜尋不想要的粉絲專頁

https://www.facebook.com/search/pages/?q=%E7%95%B6%E6%B2%96

進入粉絲專頁後，按下 F12 開啟開發者工具

直接執行以下腳本就可以順利複製出命令到剪貼簿：

const links = Array.from(
  document.querySelectorAll('div[aria-label="搜尋結果"] a[href^="https://www.facebook.com/"]')
);

const cleanedHrefs = links.map(link => {
  const url = new URL(link.href);

  // 粉絲專頁：有 profile.php?id
  if (url.pathname === '/profile.php' && url.searchParams.has('id')) {
    return `https://www.facebook.com/profile.php?id=${url.searchParams.get('id')}`;
  }

  // 個人帳號：path 長度大於 1 且沒有 query string
  if (url.pathname !== '/' && !url.search) {
    return `https://www.facebook.com${url.pathname}`;
  }

  // 其他狀況（例如粉絲團短網址、含 query string 的動態頁）就忽略
  return null;
}).filter(Boolean);

const uniqueHrefs = [...new Set(cleanedHrefs)];
const data = `npm run cli -- block-page ${uniqueHrefs.join(' ')}`;

copy(data);

也可以用 AI assistant 快速取得命令:

Find all the links that start with "https://www.facebook.com/profile.php?id=" and then merge them into the following string:

npm run cli -- block-page URL1 URL2 ...

Remove duplicated links.

執行命令

範例如下:

npm run cli -- block-page https://www.facebook.com/profile.php?id=100087996592961 https://www.facebook.com/dangchongxidangdie

🏗️ 重構後的架構

本專案已完成模組化重構，採用清晰的分層架構，提升程式碼品質、可維護性和可擴展性。

架構層級

src/
├── cli.js                 # CLI 主入口（使用 commander）
├── commands/              # 命令層 - CLI 命令入口點
│   ├── hide-spam-comments.js
│   ├── block-hidden-pages.js
│   └── block-page.js
├── core/                  # 核心層 - 業務邏輯
│   ├── comment-processor.js
│   └── page-blocker.js
├── services/              # 服務層 - 外部服務整合
│   ├── browser.js
│   ├── gemini.js
│   └── logger.js
└── utils/                 # 工具層 - 共用函式
    ├── url-parser.js
    ├── file-handler.js
    └── blocked-pages.js

設計原則

分層架構 (Layered Architecture): 程式碼按功能分層，職責明確
單一職責原則 (Single Responsibility Principle): 每個模組只負責一項功能
依賴注入 (Dependency Injection): 提升可測試性和靈活性
工廠模式 (Factory Pattern): BrowserService 統一管理瀏覽器實例

統一 CLI 工具

使用 commander 套件提供一致的命令列介面：

# 查看所有可用命令
npm run cli -- --help

# 隱藏垃圾留言
npm run cli -- hide-spam <url>
npm run cli -- hide-spam -f <file>

# 封鎖已被隱藏的留言者
npm run cli -- block-hidden <url>

# 封鎖頁面（支援並行處理）
npm run cli -- block-page <urls...>
npm run cli -- block-page -c 3 -f <file>

安裝為全域命令

npm link
fb-ad-blocker --help
fb-ad-blocker hide-spam "https://facebook.com/post/123"

CLI 命令

統一使用 CLI 介面執行各項功能:

# 隱藏垃圾留言
npm run cli -- hide-spam

# 封鎖已被隱藏的留言者
npm run cli -- block-hidden

# 封鎖頁面
npm run cli -- block-page

重構成果

程式碼品質改進:

✅ 模組化架構 - 程式碼按功能分層
✅ 統一 CLI - 使用 commander 套件
✅ 程式碼重用 - 核心邏輯共用
✅ 關注點分離 - 每個模組職責單一
✅ 可測試性 - 便於撰寫單元測試
✅ 擴展性 - 易於新增功能

之前: 3 個主程式檔案（各約 300 行），utils.js 混合多種職責

之後: 清晰的分層架構，每個檔案平均約 150-200 行，單一職責原則

新增功能

統一 CLI 介面
- 使用 commander 提供專業的命令列體驗
- 支援 --help 查看詳細說明
- 支援全域安裝（npm link）
並行處理
- block-page 命令支援 -c 選項控制並行數
- 提升大量封鎖作業的效率
改進的錯誤處理
- 統一的錯誤訊息格式
- 更清晰的日誌輸出

📚 其他資源

API.md:詳細的 API 文件,包含範例和最佳實務
examples/usage_example.js:您可以在本地執行的綜合使用範例
CLI 命令:npm run cli -- hide-spam、npm run cli -- block-hidden、npm run cli -- block-page
測試與範例:npm test、npm run examples、npm run analyze
GitHub Actions 設定指南:如何設定 CI/CD 的詳細說明

🚀 發佈流程

本專案使用 GitHub Actions 自動化 CI/CD 流程。

自動發佈

當程式碼推送到 main 分支時，會自動執行以下流程：

✅ CI 測試：在多個 Node.js 版本上執行測試
🔍 版本檢查：檢查 package.json 中的版本是否已存在於 npm registry
📦 發佈套件：如果是新版本，自動發佈到 npm
🏷️ 建立標籤：自動建立 Git tag（格式：v{version}）
📝 建立 Release：在 GitHub 上建立正式 Release，包含變更日誌

發佈新版本

更新版本號：

npm version patch  # 1.0.0 -> 1.0.1（修補版本）
npm version minor  # 1.0.0 -> 1.1.0（次要版本）
npm version major  # 1.0.0 -> 2.0.0（主要版本）

提交並推送：

git add package.json package-lock.json
git commit -m "chore: bump version to x.x.x"
git push origin main

自動執行：GitHub Actions 會自動處理後續的發佈流程

詳細設定說明請參考 GitHub Actions 設定指南。

🤝 貢獻

歡迎貢獻！請遵循以下步驟：

Fork 儲存庫
建立功能分支：
```
git checkout -b feature/amazing-feature
```
進行您的更改
提交變更（遵循 Conventional Commits）：
```
git commit -m "feat: 新增超棒的功能"
```
推送到分支：
```
git push origin feature/amazing-feature
```
建立 Pull Request

Commit 訊息規範

請使用 Conventional Commits 格式：

feat: 新增功能
fix: 修正錯誤
docs: 文件更新
style: 程式碼格式調整
refactor: 重構
test: 測試相關
chore: 建構流程或輔助工具變動

程式碼審查

所有 Pull Request 都會經過以下檢查：

✅ CI 測試通過
✅ 程式碼品質檢查（如有設定 ESLint）
✅ 人工程式碼審查

� 延伸文件

Playwright 最佳實踐指南 - 完整的 Playwright API 使用規範與範例
Playwright 重構摘要 - 最新重構的詳細說明
API 文件 - 詳細的 API 說明與函式文件
封鎖記錄格式 - 封鎖記錄檔案格式說明

�📄 授權

MIT 授權 - 詳見 LICENSE 檔案

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尊重適用的法律法規
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