소프트웨어 엔지니어링은 더 이상 평생 직업이 아닐지도 모른다 — Sean Goedecke의 도발과 740개 댓글의 해부

Sean Goedecke의 “평생 직업의 종말”론은 진짜로 한 세대의 경력을 끝낼 신호인가, 아니면 두 가지 다른 종말 담론이 뒤섞이며 잘못된 방향의 공포를 키우는 수사인가. 그리고 이 혼란을 분리한 자리에는 무엇이 남는가.

도입 — 477점, 740개 댓글이 가리키는 것

2026년 4월 24일, GitHub의 시니어 엔지니어이자 자주 인용되는 기술 블로거 Sean Goedecke가 자신의 블로그에 “Software engineering may no longer be a lifetime career”라는 글을 올렸다. Hacker News에서 477점, 댓글 740개를 기록했다. 이 정도 수치는 통상의 “AI가 일자리를 뺏는다” 글에는 잘 붙지 않는다. 비교 지점이 있다. 같은 달 27일 Denis Stetskov의 “서구는 만드는 법을 잊었다, 이제 코딩하는 법도 잊고 있다”는 1,113점에 댓글 795개를 받았다. Goedecke의 글은 점수에서는 절반쯤이지만 댓글 밀도에서는 거의 같다. 즉, 사람들이 더 적게 동의하면서 더 많이 말하고 싶어 하는 종류의 글이라는 뜻이다.

Goedecke의 핵심 명제는 단순하면서도 도발적이다. “프로 운동선수의 경력이 약 15년이듯, 소프트웨어 엔지니어의 경력도 비슷한 길이의 한정된 직업이 될 수 있다(The career of a pro athlete has a maximum lifespan of around fifteen years).” 그가 든 메커니즘은 더 흥미롭다. AI를 쓰면 단기 생산성은 올라간다. 그러나 같은 행위가 장기적으로 엔지니어의 기술적 직관을 위축시킨다. 그렇다면 엔지니어는 두 가지 선택지 사이에서 잡히는 셈이다. AI를 쓰지 않고 시장에서 경쟁력을 잃거나, AI를 쓰며 자신의 미래 능력을 천천히 갉아 먹거나. 그는 이를 건설 노동자의 비유로 정리한다. “AI를 쓰면 장기적으로 우리를 망친다고 해도, 단기적 이익이 충분히 크다면 우리는 여전히 그것을 써야 할 의무에 묶일 수 있다(we might still be obliged to use it, if it provided enough short-term benefits).”

흥미로운 것은 이 글에 대한 반응이 정확히 다섯 갈래로 갈렸다는 점이다. 비관, 낙관, 실용, 분노, 메타. 740개의 댓글은 단순히 “맞다/틀렸다”의 토론이 아니라 “이 질문이 잘못 잡혔다”는 메타 비판까지 포함한 다층 구조였다. 이 글이 4월의 두 동시기 게시물 — Stetskov의 “서구가 코딩을 잊는다”, OpenAI의 SWE-bench Verified 폐기 — 와 한 묶음으로 회자되는 이유도 거기에 있다. 셋 모두 같은 질문의 다른 단면을 짚고 있고, 셋 모두 답이 깔끔하지 않다.

본 기사의 목적은 Goedecke의 명제 자체를 옹호하거나 기각하는 것이 아니다. 그의 주장이 사실은 두 개의 다른 종말 담론을 한 단어로 묶어 부르고 있으며, 그 둘을 분리하면 한쪽은 부분적으로 사실, 다른 한쪽은 이미 오래전 사실이라는 점을 보이는 것이다. 그리고 이 분리가 끝난 자리에 남는 진짜 질문 — “그럼 무엇이 평생 가치를 유지하는 스킬인가” — 에 대해, HN 740개 댓글이 무심결에 그려 놓은 후보군을 정리하는 것이다.

본문 1 — Goedecke의 주장과 740개 댓글의 다섯 진영

Goedecke의 글은 길지 않다. 핵심 문단은 셋이다. 첫째, AI 사용이 코드를 직접 쓰는 시간을 줄이고, 그 줄어든 시간만큼 엔지니어의 기술적 근육이 위축된다는 가설. 둘째, 그 위축이 일어나도 시장 경쟁이 AI 사용을 강제한다는 의무론. 셋째, 그 결과 엔지니어의 직업 수명이 운동선수처럼 15년 정도로 줄어들 수 있다는 결론. 이 셋이 한 줄로 이어진 논증이다.

이 논증은 한 가지 약점을 갖는다. AI가 정말로 인지 능력을 위축시키는지에 대한 직접 증거가 없다는 점이다. METR이 2025년에 발표한 “Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity” 연구는 시니어 개발자가 자신에게 익숙한 코드베이스에서 AI를 쓰면 19% 더 느려진다고 보고했다. 그러나 이는 단기 생산성 측정이지, 장기적 기술 위축의 증거는 아니다. Goedecke는 그 갭을 비유로 메운다. 운동선수의 신체와 엔지니어의 두뇌는 정말로 같은 방식으로 닳는가. 댓글창의 740개 발언 중 가장 자주 출현한 반박이 바로 이 비유에 대한 것이다.

HN 댓글을 살펴보면 다섯 가지 입장이 분명하게 분리된다.

진영 1 — 비관주의: 가장 많은 표를 받은 댓글 중 하나는 Teknoman117의 글이다. “AI 사용자는 시간이 지나며 더 무능한 엔지니어가 된다는 명제는 길게 보면 사실로 드러날 가능성이 높다. 슬프지만(AI-users thus become less effective engineers over time, as their technical skills atrophy. Based on my experience, I think this will prove more true than not in the long run, unfortunately).” 그는 자신의 사례를 더한다. 사람들은 두 부류로 나뉜다. AI로 자기 추론을 보강하는 부류와, 자기 추론을 AI로 대체하는 부류. 후자가 위험하다. 그의 어머니가 미국 공립 고등학교 교사인데, 팬데믹 이후 학생들의 비판적 사고 능력이 명백히 떨어졌으며, 다수가 “Google AI overview”를 절대적 진실의 출처로 받아들인다고 한다. 이 진영은 Goedecke의 핵심 가설을 그대로 받아들이며, 다음 세대가 비판적 사고 자체를 잃을 것이라고 본다.

진영 2 — 낙관주의: hibikir의 댓글은 정반대 진영의 가장 정교한 표현이다. “내 경험으로는 정확히 반대다. 최첨단 도구를 적극적으로 사용하는 매우 경험 많은 엔지니어들 — 40대, 50대 포함 — 은 이전보다 훨씬 강해졌다(In my experience, it’s been the complete opposite. The very experienced engineers that are actually willing to use top of the line tooling are much better than they were before, including those that are over 40, and over 50).” 그가 든 비유는 체스다. “노련한 체스 선수는 19세 천재보다 체스를 더 잘 안다. 그러나 그만큼 오래 같은 속도로 계산하지는 못한다. 결국 경험이 raw 계산에 패배한다. Claude Code와 Codex는 그 계산을 대신해 주고, 2초 직관 — 즉 경험 그 자체 — 은 그대로 살아 있다.” 낙관 진영의 핵심 주장은 이렇다. AI는 시니어의 약점을 보완하고 강점을 증폭시킨다. 결과적으로 시니어의 직업 수명을 늘리지 줄이지 않는다.

진영 3 — 실용주의: bborud의 댓글은 다른 차원에서 토론을 끌어 올린다. 그는 자신이 거의 매주 마주하는 대화를 옮긴다. “AI가 개발자를 무관하게 만들 거야 — 왜? — LLM이 코드를 쓰니까 — 내가 뭘 하는 사람인지 알아? — 응, 코드 쓰는 사람? — 응, 시간의 2～5%만. 점점 줄고 있어 — 근데 너 개발자라며? — 맞아 — 그럼 95～98%는 뭘 해? — 일을 이해하고 그 이해 위에 해법을 만들어.” 그의 결론은 차분하다. “자기 일이 코드 쓰는 거라고 여전히 믿는 개발자는 미래에 일자리가 없을지도 모른다. 잔인하게 들리지만 나는 그래도 좋다. 나도 늙어 가고 있고 남은 시간이 더 소중하다(The developers who still think their job is about writing code will perhaps not have a job in the future. Brutal as it may sound: I’m fine with that).” 실용 진영의 명제는 단순하다. 진짜 일은 처음부터 코드 쓰기가 아니었다. 코드는 도구였고, 진짜 일은 문제 이해와 해법 설계였다. 그 일은 사라지지 않는다.

진영 4 — 분노: dakiol의 댓글은 정치 경제학의 언어로 분노를 풀어낸다. “우리 (단순 엔지니어들)는 아무것도 통제하지 못한다. 우리 대다수는 임원과 투자자의 처분에 맡겨져 있다. AI 이전에는 우리 기술이 그렇게 commodity가 아니었기에 어느 정도 leverage가 있었다. 이제 AI는 우리를 위한 도구가 아니라 윗사람들을 위한 도구다. 그들은 마침내 소프트웨어 엔지니어링을 commodity 화할 수 있고, 우리 중 작은 일부만 필요로 한다(We’re forgetting one thing: we — mere engineers — have control over nothing. Now AI is a tool not for us but for the higher-ups, they can finally commoditize software engineering and need only a small fraction of us).” 그는 같은 댓글에서 더 통렬한 지적도 한다. “여기서 엔지니어들은 누가 살아남고(20%) 누가 도태될지(80%)를 토론하며 싸우고 있다. 우리가 토론하지 않는 것은, 이제 우리 모두가 Anthropic 등의 처분에 맡겨져 있다는 것이다. 그리고 우리 대다수가 Anthropic을 쓰니, 우리는 그들에게 우리를 겨눌 총을 장전해 주고 있는 셈이다.” 이 진영은 Goedecke의 프레이밍 자체를 의심한다. “당신의 직업이 끝나가고 있다”는 명제는 권력 관계의 결과인데, 그것을 마치 자연 현상처럼 서술하는 것이 위험하다는 것이다.

진영 5 — 메타 비판: giobox와 JohnMakin은 Goedecke가 든 비유 자체를 해체한다. giobox는 이렇게 적었다. “프로 운동선수 비유는 다소 우습다. 근육으로 돈을 벌면 노화에 따른 신체 문제가 명백히 있다. 그러나 다른 지식 노동 — 법, 의학 — 을 보면 40대, 50대에도 매우 경험 많고 매우 날카로운 사람들이 수두룩하다(The pro-athlete comparison in this article is bit silly IMO — if you compare to other fields of knowledge work, such as say law or medicine, there are loads of examples of very experienced, very sharp operators in their 40s and 50s).” JohnMakin은 더 직접적이다. “이건 ageist하게 들린다. 나는 40대 초반인데 멘탈 피크라고 느낀다. 20대 중반보다도 그렇다. 좋은 비유가 아니다. 두뇌는 운동선수의 몸처럼 닳지 않는다. 구조가 바뀔 뿐이다.” 메타 진영은 비유 그 자체가 잘못된 추론의 출발점이라고 본다.

이 다섯 진영을 한 표로 정리하면, Goedecke의 가설을 받아들이는 비율보다 거부하거나 다른 방향으로 재구성하는 비율이 더 크다. 그러나 토론의 양 자체가 폭발적이라는 것은, 사람들이 “내가 다음 20년에 무엇을 할 것인가”를 진짜로 고민하고 있다는 신호다. 그 고민의 정당성과 Goedecke의 비유의 정확성은 별개의 문제다.

본문 2 — 두 종말 담론의 분리: “직업의 종말” vs “직장의 종말”

Goedecke의 글이 만들어낸 혼란의 정체는 분리되지 않은 두 명제가 한 단어 — “lifetime career” — 안에 묶여 있다는 점이다. 이 둘을 분리하면 토론의 풍경이 크게 달라진다.

명제 A — 직업의 종말: “소프트웨어 엔지니어링이라는 직업 자체가 사라진다.” Goedecke의 글이 표면적으로 던지는 명제다. AI가 코드를 자동으로 작성하는 능력을 갖추고, 그 능력이 인간 엔지니어를 시장에서 밀어낸다는 것이다. 이 명제는 사실이라면 한 세대의 경력을 끝내는 변화다.

명제 B — 직장의 종말: “한 회사에서 평생 일하는 일이 사라진다.” Goedecke의 글이 함께 깔고 있지만 명시적으로 분리하지는 않은 명제다. 평균 재직 기간이 짧아지고, 정리해고가 일상이 되고, 채용 시장이 두꺼운 시니어와 얇은 주니어로 양극화되며, “한 회사에서 30년” 같은 경력 모델이 사라진다는 것이다.

이 둘을 같은 문장에 묶으면 직관적으로는 같은 이야기로 들린다. 그러나 인과 메커니즘과 가시화 시점이 서로 다르다. 명제 A는 미래형이며 — AI 능력이 어디까지 갈 것인가에 의존한다 — 메커니즘은 자동화다. 명제 B는 이미 진행형이며 — 1990년대 이래 미국에서, 2010년대 이래 한국·일본 IT에서 — 메커니즘은 기업 거버넌스, 자본 시장 기대, M&A 사이클이다.

명제 B의 증거는 풍부하다. 미국 BLS 통계에 따르면 정보 산업 노동자의 평균 재직 기간은 2012년 5.2년에서 2024년 4.0년으로 줄었다. 빅테크 빅5의 정리해고는 2022～2024년 누적 38만 명을 넘었다. 한국에서도 IT 대기업의 시니어 풀이 50대를 거의 포함하지 못한다는 보도는 십수 년 전부터 반복되어 왔다. 일본의 경우 정사원·종신 고용 모델이 IT 외에서도 무너지고 있고, IT는 그 흐름의 선두에 있다. 즉 명제 B는 Goedecke가 발견한 새 현상이 아니라, AI 등장 훨씬 전부터 있던 현상이다. SWE만의 특수성도 아니다. 광고, 미디어, 금융 분석가, 심지어 의사·변호사도 같은 흐름을 겪는다.

이 분리가 중요한 이유가 있다. 명제 B를 명제 A로 오해하면 잘못된 처방이 나온다. 만약 “AI가 코드를 다 쓴다”고 믿고 직업 자체를 떠나면, 정작 평생 가치를 유지할 스킬을 키울 기회를 놓친다. 반대로 “AI는 결국 우리를 못 대체한다”고 안심하고 한 회사에 30년을 기대하면, 직장 모델 자체가 사라지는 시점에 무방비로 노출된다. 두 명제는 각자 다른 처방을 요구한다.

명제 A에 대한 처방: AI가 못하는 일에 시간을 투자한다. 명제 A의 핵심 가정 — “AI가 모든 코딩을 대체한다” — 이 부분 사실, 부분 과장이라는 점도 함께 본다. 코드 작성 자체는 AI가 점점 잘 한다. 그러나 코드를 어디에 어떻게 둘 것인가, 어느 시점에 무엇을 만들고 무엇을 만들지 않을 것인가, 이미 만든 것이 잘 작동하는지를 어떻게 검증할 것인가는 AI가 자동화하지 못한다. 자동화하더라도 그 결과를 검증할 인간이 필요하다.

명제 B에 대한 처방: 한 회사가 아니라 한 시장에 베팅한다. 명제 B의 함의는 “평생 직장은 없지만 평생 가치를 유지할 시장은 있다”는 것이다. 도메인 전문성 — 금융, 헬스케어, 제조업 자동화, 보안 — 은 회사를 바꿔 가며 누적된다. 한 회사가 사라져도 시장이 남으면 경력은 이어진다.

흥미로운 것은 HN 댓글의 다수가 무심결에 명제 B에 대해 이야기하고 있다는 점이다. dakiol의 분노는 정확히 명제 B의 메커니즘 — 자본의 권력, 기술의 commodity 화 — 에 대한 것이다. giobox의 채용 시장 관찰(“미국 SW 채용 시장에 뭔가가 분명히 변했다”) 도 명제 B다. JohnMakin의 “두뇌는 운동선수의 몸처럼 닳지 않는다”는 명제 A에 대한 직접 반박이지만, 그 행간에는 “그러니 평생 직업으로서의 SWE는 사라지지 않는다”는 명제 A 부정이 깔려 있다.

Goedecke의 글이 토론을 폭발시킨 이유 중 하나는, 그가 명제 A를 표면에 두고 명제 B의 정서적 무게를 끌어다 썼다는 점이다. “내 경력의 미래”라는 거대한 질문 앞에서 두 명제는 정서적으로 같은 종류의 불안을 자극한다. 그러나 분석적으로는 다른 처방을 요구한다. 둘을 분리하지 않으면 처방을 고를 수 없다.

본문 3 — 평생 가치를 유지할 스킬의 후보군

두 종말 담론을 분리한 자리에 남는 질문은 단순하다. 그렇다면 무엇이 평생 가치를 유지할 스킬인가. HN 740개 댓글이 무심결에 그려 놓은 후보군은 셋이다. 도메인 깊이, 시스템 설계와 검증, 영향력.

후보 1 — 도메인 깊이: bborud가 말한 “95～98%의 시간”이다. 코드 그 자체가 아니라 그 코드가 풀려고 하는 문제의 구조에 대한 이해다. 금융이라면 결제 시스템의 정합성·규제·리스크, 헬스케어라면 임상 워크플로·HIPAA·EHR 통합, 제조업이라면 OT 네트워크·PLC·MES 등이다. 이 지식의 특징은 두 가지다. 첫째, 5～10년 단위로 누적되며 AI가 짧은 시간에 복제하지 못한다. 둘째, 회사가 바뀌어도 시장이 같으면 가치가 유지된다. 명제 B에 대한 가장 강한 헤지다.

또한 이 지식은 명제 A에 대해서도 헤지다. AI가 코드를 잘 쓰더라도, “이 회사의 결제 시스템에서 환불 처리 시 멱등성을 깨지 않으려면 어떤 순서로 트랜잭션을 짤 것인가” 같은 질문은 도메인 컨텍스트가 없으면 답이 나오지 않는다. 그 컨텍스트는 AI 프롬프트로 압축되지 않는다. 압축되더라도 압축된 컨텍스트가 정확한지를 검증할 사람이 필요하다.

후보 2 — 시스템 설계와 검증: hibikir가 시사한 “에이전트 팀을 이끄는 시니어”의 능력이다. 코드를 직접 쓰는 것이 아니라, 무엇을 만들고 어떻게 조합할지를 결정하고, 결과물이 의도대로 작동하는지를 판정하는 능력이다. 시스템 설계는 한 시점의 단발 결정이 아니라, 시간 축 위의 일관성을 만드는 작업이다. 5년 후 트래픽이 100배가 되면 어디가 먼저 무너지는가, 데이터 모델을 바꿔야 할 시점에 마이그레이션을 어떻게 설계하는가, 한 서비스의 장애가 다른 서비스에 어떻게 전파되는가. 이런 질문은 코드 한 줄이 아니라 아키텍처의 결정이다.

검증은 그 짝이다. AI가 만든 코드가 실제로 동작하는지, 동작한다면 어떤 엣지 케이스에서 실패하는지, 성능이 SLO를 만족하는지를 판정하는 능력. 4월의 OpenAI SWE-bench Verified 폐기 사건이 시사한 것이 정확히 이 지점이다. 자동 채점기 — 즉 자동 검증 — 의 한계는 “코드에 단일 정답이 없다”는 점에서 나온다. 인간 검증자가 그 빈자리를 메운다. 그리고 검증 능력은 도메인 깊이 위에 쌓인다. 그래서 후보 1과 후보 2는 분리되지 않고 한 묶음으로 자란다.

후보 3 — 영향력: dakiol이 분노하며 지적한 “leverage”의 다른 얼굴이다. 그가 분노한 것은 엔지니어가 집단으로서 자본에 대해 leverage를 잃었다는 점이다. 그러나 개인 차원에서는 다른 종류의 leverage가 가능하다. 결정에 참여하는 능력, 조직 안에서 신뢰를 만드는 능력, 외부 커뮤니티에서 가시성을 갖는 능력이다. 이는 흔히 “soft skill”로 묶이지만, 그 표현은 부정확하다. 이것들은 협상, 글쓰기, 발표, 멘토링, 채용 결정 같은 구체적 기술이며, AI가 가장 늦게 — 어쩌면 영원히 — 자동화하지 않을 영역이다.

영향력은 도메인 깊이·시스템 설계와도 결합된다. 같은 기술적 판단을 가진 두 시니어가 있어도, 그 판단을 조직에 관철시키는 사람과 그러지 못하는 사람의 경력 궤적은 크게 다르다. 명제 B의 시대 — 한 회사를 자주 바꿔야 하는 시대 — 에는 영향력이 회사 안에서만이 아니라 회사 밖에서도 누적되어야 한다. 컨퍼런스 발표, 오픈소스 메인테인, 기술 블로그, 산업 표준 위원회 참여 같은 활동이 그 채널이다.

이 세 후보의 공통점이 있다. 셋 모두 AI가 못하는 것이 아니라, AI와 함께 할 때 ROI가 가장 큰 것들이다. 도메인 깊이는 AI 프롬프트의 컨텍스트를 결정한다. 시스템 설계와 검증은 AI 산출물의 quality bar를 결정한다. 영향력은 AI가 만든 결과물을 조직 의사결정에 연결한다. 셋 다 AI를 도구로 쥔 인간의 가치를 키운다. 이는 Goedecke의 비관적 메커니즘 — “AI를 쓸수록 인간이 위축된다” — 과 정반대 방향의 메커니즘이다.

물론 이 후보군이 모두에게 열린 것은 아니다. 도메인 깊이를 쌓으려면 그 도메인에 들어갈 채용 자리가 필요하다. 시스템 설계 능력을 쌓으려면 시스템을 설계할 권한이 주어지는 환경이 필요하다. 영향력을 쌓으려면 시간과 에너지의 여유가 필요하다. 주니어 채용이 줄어들고 있는 시점에 — 4월 27일의 Stetskov 글이 1,113점을 받은 이유 — 이 모든 입구가 좁아지고 있다는 점은 명제 B의 핵심 증상이다. 후보군은 답이지만, 그 후보군에 들어갈 사다리는 점점 더 가팔라지고 있다.

결론 — 두 질문을 분리한 자리에서

도입부에서 던진 질문으로 돌아가자. Goedecke의 “평생 직업의 종말”론은 한 세대의 경력을 끝낼 신호인가, 아니면 두 가지 종말 담론을 뒤섞은 수사인가. 본 기사의 잠정적 답은 “둘 다 부분적으로 맞다”이다.

수사라는 측면에서 그의 글은 명제 A(직업의 종말)를 표면에 내세우면서 명제 B(직장의 종말)의 정서적 무게를 끌어다 썼다. 두 명제는 분리되어야 하며, 분리되면 명제 B는 이미 진행 중인 사실, 명제 A는 부분 사실 부분 과장이라는 결론이 가능하다. 그러나 신호라는 측면에서 그의 글이 477점에 댓글 740개를 받은 것은 한 세대가 진짜로 자신의 다음 20년을 고민하고 있다는 증거다. 이 고민은 Goedecke의 비유가 정확하지 않더라도 정당하다.

분리를 마친 자리에 남는 처방은 두 갈래다. 명제 A에 대해서는 AI가 자동화하지 못하는 것 — 도메인 깊이, 시스템 설계와 검증, 영향력 — 에 시간을 투자한다. 명제 B에 대해서는 한 회사가 아니라 한 시장에 베팅한다. 두 처방의 공통 분모는 “코드를 쓰는 것이 일의 핵심이라는 가정을 버린다”이다. bborud의 95～98%가 가리키는 곳이다.

흥미로운 것은 이 결론이 비관도 낙관도 아니라는 점이다. 비관에 기대면 다음 20년을 그저 견디는 자세가 되고, 낙관에 기대면 진행 중인 변화에 무방비가 된다. 그 사이에 있는 자세는, 변화를 인지하되 그 변화의 두 차원 — 직업과 직장 — 을 분리해서 보는 것이다. Goedecke의 글이 만든 가장 큰 가치는 그 분리를 강제했다는 점일지도 모른다. 그가 뒤섞은 두 명제를 분리하는 작업이, 이번 주 HN 740개 댓글의 진짜 함의다.

남는 열린 질문도 있다. 후보군 — 도메인 깊이, 시스템 설계와 검증, 영향력 — 에 들어가는 입구가 점점 좁아지고 있다는 점이다. 주니어 채용이 줄고 미드 레벨이 자라지 못하면, 이 후보군은 이미 시니어인 사람에게만 유효한 답이 된다. 다음 세대의 입구를 어떻게 다시 넓힐 것인가는, “평생 직업의 종말”론이 진짜로 답해야 할 질문이다. 본 기사가 그 질문에 답을 제시하지는 못한다. 다만 답을 찾을 자리가 어디인지 — 그것이 Goedecke의 글이 가리키는 방향과 다른 방향 — 는 분명히 적어 둘 가치가 있다.

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