本篇聚焦 Kimi K2 + Roo Code 一鍵生成網站的實戰教學，教你透過 Requesty 作為中轉入口，在 VS Code 環境快速產出 HTML、CSS 與 JS 的 Todo List 網站。以開源的 K2（MoE 混合專家模型、320億激活參數）及 Roo Code 的自動規劃與檔案產出能力為核心，你可以學會如何掌握代理式模型調用、上下文壓縮與成本控管，讓前端原型快速落地，並具備後續擴充的彈性。
親身操作的體驗：作者在實測中展示，設定好 Requesty 的 API Key 後，Roo Code 即時顯示餘額、自動更新模型，並自動產出 index.html、style.css、scripts.js 與 README 等檔案。整個 Todo list 網站實作花費約 0.3 美金，速度在高峰期略受波動，但整體流程展現出一流的自動化與可控的成本。當然，也注意到某些步驟需要手動打勾確認，這點還有待優化，但已足以讓你看到 AI 助手在日常專案中的實用價值。
文章目錄
- Kimi K2 的代理式智能與混合專家架構解析與實戰價值
- Requesty 與中轉串接的穩定性與可觀察性實作要點
- Roo code 與 Kimi K2 的無縫整合指南：API 金鑰設定與自動更新機制
- 上下文管理與成本最佳化策略：避免過度壓縮與內容遺失的實務建議
- 從 Todo List 產出到專案結構與文檔產出：實戰技巧與避免常見坑
- 常見問答
- 因此
Kimi K2 的代理式智能與混合專家架構解析與實戰價值
要點結論：我在實操中發現，Kimi K2 的代理式智能與 混合專家架構，透過代理決策與工具調用能力，結合中轉服務與 Roo Code 的整合，能在短時間內把需求落地成可運作的前端原型與自動化流程。它的 MoE 架構、上下文管理與成本結構，決定了實戰中的速度與費用平衡。
以下是我在架構層面的觀察與要點：
- 代理式智能（Agentic Intelligence）：以代理為主導的任務解決邏輯，強化模型對工具的調用與跨步驤能力。
- MoE（混合專家）：官方宣稱總參數有 1 兆級別，但實際運算時會激活約 320 億個參數（3.2B），兼顧速度與效能。
- 兩大版本定位：K2 Base 與 instruct，可依任務需求在指令式與自動化工作流中切換。
- 與主流模型的相對位置：整體分數多為第一或第二，與 Claude 4 Opus、GPT-4.1 等同場競爭，且在特定任務（如程式撰寫與規劃）表現相當優秀。
在中轉與工具整合層面，我的實操要點如下：
- requesty 作為中轉供應站，具備 Load Balance、故障轉移與完整操作日志等高階功能，讓中繼流程更穩定且可追蹤。
- Roo Code 與 K2 的整合相對順暢，設定 API Key 後即可看到餘額與自動更新模型，開發效率顯著提升。
- 上下文管理方面，K2 的上下文窗口為 128K，需留意自動壓縮的阈值設定；壓縮過度會把內容過濾掉，影響任務完整性，因此要適度提高閾值與避免過度壓縮。
實戰案例：Todo List 產出與實作要點。我用 Roo Code 與 Kimi K2 設計一個 Todo List 網站，要求只用 HTML、CSS、JS，並順便檢視規劃與流程文件的產出。整個過程中，我看到 Roo Code 能在建立專案、輸出 README、以及產出 spec、流程圖等方面提供自動化協助，但仍需手動介入完成最末端的打勾與完成狀態自動化，以避免模型在執行過程中遺漏關鍵步驟。這也顯示了代理式模型在複雜任務上，仍需穩健的執行觸發與結束標識（例如結束字眼）來讓客戶端程式判定任務結束。實作結論：Todo List 的雛型與介面相當美觀，速度在目前流量高峰時段略顯吃緊，但整體表現已足以支撐快速原型與簡單專案的推進。
| Kimi K2 模型與成本概覽 | 特點與定位 | 成本（輸入/輸出） | 速度與適用場景 |
|---|---|---|---|
| Requesty（最快） | 中轉與高穩定性，支援 Load Balance、故障轉移、全量日誌 | 輸入 1M tokens 約 $1；輸出約 $3 | 速度快，適合高頻請求與需要穩定性的平台 |
| Requesty（較便宜方案） | 同樣是 Requesty 家族，但成本更低 | 輸入約 $0.57；輸出約 $2.3 | 成本更友善，適合探索性實驗與中小型專案 |
| 官方 Kimi K2 網站/服務 | 原廠介面與速度；目前測試階段居多 | 對應價格與速度以官方為準，介面回應目前較慢 | 適合想掌握原生特性與長期整合的使用者 |
水準與風險提醒：上下文壓縮雖能降低耗用，但若設置過低容易喪失任務內容，導致最終成品不完整；模型在執行完一個任務後，仍需透過「結束字眼」等標誌讓前端識別任務結束，否則可能發生卡在中途的情形。就我的實測而言，K2 的規劃與網頁輸出能力相當不錯，但在指令執行的連續性與自動化勾選上，仍有進步空間，未來正式版若對此提供更穩定的元件，實戰價值將更高。
總結與展望：Kimi K2 的代理式智能與混合專家架構，搭配 Requesty 與 Roo Code 的實務整合，讓快速原型開發與自動化工作流的落地變得更可控、成本更可預測。若未來官方在執行完整性與任務結束處理方面提供更穩定的觸發機制與自動化的勾選行為，這套組合在中小型專案與快速迭代的工作流中，將具備高度的可行性與實戰價值。
Requesty 與中轉串接的穩定性與可觀察性實作要點
在實作 Requesty 與中轉串接時，穩定性與可觀察性是成敗的關鍵。根據凱文大叔的實測，Requesty 提供了負載平衡與故障轉移的能力，讓中轉環境遇到模型故障時能自動跳轉到替代版本；與 Roo Code 的整合，Kimi K2 的不同版本（Base、Instruct）能快速切換，維持響應速度與穩定性。此外，Requesty 日誌功能允許你查看每次送出之 Token 與 輸入/輸出內容，為事後追蹤與除錯提供清晰證據。這些特性組合起來，就是打造穩定中轉與可觀察性的核心。
- 穩定性要點：在 Requesty 上建立並妥善管理 API Key，搭配 Load Balancing 與自動故障轉移策略，確保單點失效不影響整體任務。
- 多模型與自動回退：部署多個 K2 模型版本，並設定自動回退路徑，以應對不同模型的表現波動。
- 上下文管理：K2 的上下文大小為 128K，避免把壓縮設得過小；在 Roo Code 的壓縮閾值要適度，防止重要內容被過濾或遺漏。
- 成本與性能平衡：示例中，輸入 100 萬 Token 約 1 美金，輸出 約 3 美金，還有更便宜的選項。需依任務特性在速度與花費間取捨，選擇合適的模型與路由。
- 實作與驗證流程：以 Todo List 為實作情境，檢查從產生目錄、檔案、README 到完成流程的穩定性，確保中轉在實際任務中的落地效果。
- 實測成本參考：整體 Todo List 的實作成本約 0.3 美金，顯示速度與穩定性需要在成本與效能間尋找平衡，避免過度追求速度而造成成本失控。
在可觀察性方面，凱文大叔的經驗指出：Requesty 的日誌能清楚顯示你傳入的訊息與實際輸出，讓排除延遲或內容遺失的問題變得可追溯。上傳到 Roo Code 後，還能看到上下文壓縮的觸發與效果，提醒你不要過度壓縮內容，以免重要資訊被濾掉；此外，結合 Todo list 與 Spec/Code 生成的新功能，可以在實作過程中即時檢視專案結構與任務完成度，提升觀察與控管的效率。若能改進執行結束信號與自動打勾回饋機制，穩定性與可觀察性將更臻完善。凱文大叔也在示範中強調，雖然目前某些介面回饋尚未完美，但整體流程的透明度與可追蹤性已大幅提升，適合用於實際開發與運維。
Roo Code 與 Kimi K2 的無縫整合指南：API 金鑰設定與自動更新機制
以下內容聚焦於 Roo Code 與 Kimi K2 的無縫整合，重點在於 API 金鑰設定 與 自動更新機制。透過實測的經驗，你可以在 Roo Code 的編輯環境內，直接以 Requesty 作為中轉，快速建立並自動同步三種 K2 模型的配置，讓整個原型開發流程更高效、成本更可控。
設定步驟要點如下：
• 取得 Requesty 的 API Key，並在 Requesty 後台開啟必要的服務（如 Load Balance、故障轉移等）。
• 在 Roo Code 中建立 Kimi K2 的配置，選擇 requesty 作為中轉，並輸入你的 API Key。
• Roo Code 會自動顯示可用的 K2 模型（三個版本），並提供即時的餘額與更新狀態，讓你能隨時監控成本與性能走向。
關於成本與自動更新機制，以下是實務重點：
• Requesty 為整合中轉中最快但成本較高的選項；在影片中，輸入 100 萬 tokens 大約 $1，輸出約 $3。
• 另外兩個模型分別代表較慢或較便宜的方案，實際用戶體驗與費用需依照供應商公佈的計價單位為準。
• Roo Code 具備自動更新功能，會自動更新 K2 模型版本與設定，讓你不用手動追蹤版本差異，節省維護時間。若你在專案中頻繁切換模型，建議先以自動更新開啟為主，並定期檢視成本與效能報表。
在實作過程中，上下文大小與自動壓縮成為影響穩定性的核心因素。Kimi K2 的上下文窗口為 128K，若設定過低的壓縮閾值，模型在長對話或多步任務時容易丟失關鍵內容；Roo Code 會自動處理壓縮，但建議先把壓縮閾值設定得不要過度，以免重要內容被意外過濾。實作 Todo List 的案例時，模型有時會在完成步驟後未自動打勾、或未立即更新目錄結構，這顯示了模型工具調用的穩定性仍有提升空間，實務上可透過手動檢查點與適度的等待時間來平衡自動化與可靠性。
| 模型 | 特性與用途 | 成本與說明 |
|---|---|---|
| K2 Base | 基礎版本，穩定性與通用性較高，適合日常任務與簡單專案流程 | 視頻描述的三種模型之一，成本介於中等，具體以 Roo Code 與 Requesty 的組合為準 |
| K2 Instruct | 偏向指令驅動的工作流，對結構化任務與規劃較友好 | 與 Base 相較成本與表現的平衡點，實際效能視任務而定 |
| Requesty 中轉 | 最快的中轉服務，適合需要高吞吐與即時回應的流程 | 最快但最貴；影片如下述：輸入 100 萬 Tokens 約 $1，輸出約 $3（實際以公示價格為準） |
上下文管理與成本最佳化策略：避免過度壓縮與內容遺失的實務建議
核心結論：在上下文管理與成本最佳化方面，避免過度壓縮與內容遺失的實務要點是：控制上下文容量、慎用自動壓縮、並選擇合適的中轉服務與分段策略，同時清楚追蹤成本與速度的平衡。就本次實作所述，Kimi K2 的上下文大小為 128K，而 Roo Code 的自動壓縮機制若把閾值設得太低，會使內容被過度濾除，導致關鍵段落遺失。
具體做法包括：先避免把壓縮閾值設成過低的百分比，讓模型能保留關鍵內容；把壓縮安排在任務段落結束時進行，而非一直開啟自動壓縮；在段落切換處進行策略性壓縮，避免整段內容被篩掉；另要利用長文本切分與優先保留摘要式內容的方式，降低單次輸入的負荷；在中轉選擇上，Requesty 雖然速度快但成本較高，示例價格為：輸入 100 萬 token 約 $1，輸出約 $3；若選擇更低成本方案，像是其他中轉，可能是 0.57 美元/千萬 token 僅提供估算，輸出約 $2.3，需自行評估性價比。
實務流程建議：先在 Requesty 建立 API Key，並在 Roo Code 中配置 Kimi K2，選用 Requesty 作為中轉以快速驗證與監控餘額；確保上下文壓縮只在段落結束時觸發，避免反覆壓縮造成內容遺失與性能波動；在演示 Todo List 的實作時，注意 Roo Code 可能不會自動打勾完成狀態，需要手動核准才會正式結束流程，否則容易卡在中間狀態。
以個人經驗而言，這些細節決定了最終輸出的完整性與用戶體驗：過度壓縮會淘汰關鍵內容，未輸出結束標籤可能使整個工作流無法結案；因此建議以清晰的結束信號與階段性驗收作為節點，並在每次迭代後核對 README、規格與流程圖，確保內容完整、可追蹤且易於維護。若後續版本加強自動勾選與自動結案功能，整個流程的穩定性與生產力將顯著提升。
從 Todo list 產出到專案結構與文檔產出：實戰技巧與避免常見坑
從 Todo List 產出到專案結構與文檔的實戰，核心在於把零散的任務落實成可執行的檔案與關聯圖，讓整個專案有清晰的起點、可追蹤的中期里程碑，以及自動生成的基礎文檔。以凱文大叔的實作經驗為參考，先用 Todo List 做規劃，再把規格轉化為檔案結構與文檔輸出，能顯著降低返工與遺漏風險。
- Todo list 為任務分解器：把需求拆成檔案、資料夾、與待辦清單。
- 精簡 Prompt：例如「幫我生成一個 Todo List 網站，僅 HTML、CSS、JS」。
- 產出範圍明確：要求產出檔案結構、基本資料結構、流程圖、關聯圖，以及 README 等基礎文件。
- 成本與進度可視化：透過 Roo Code 的整合，實時看到剩餘金額與模型更新狀態。
實作步驟重點如下，確保從 Todo List 直接推進到專案結構與文檔產出：
1) 在 Roo Code 內建立 Requesty API Key 並連接，便於中轉與成本控管；2) 設定 Kimi K2（Base / instruct）與首選中轉供應站，通常以 Requesty 為快又穩的組合為主；3) 以 todo List 產出初始專案目錄與檔案（如 todolist-k2 下的 index.html、CSS、JS），並同時附上 spec、流程圖與關聯圖的需求；4) 要求系統在完成「規劃→程式碼」的轉換時，能自動產出 README 與基本文件，並保留手動審核的機制以避免遺漏；5) 針對實作的網頁專案，進行基本測試與優化，並在 README 中紀錄測試結果與調整紀錄。
在實務中，還要留意幾個坑與對策：
– 上下文容量限制：Kimi K2 的上下文大小只有 128K，若自動壓縮過度，內容可能被遺失，因此不要把壓縮設定固定到太小；在 roo Code 的介面上將閾值設得適中，任務段落再進行壓縮，避免重要細節被濾掉。凱文大叔也指出，Todo List 的新功能讓你能直接在介面上編輯與完成任務，但執行完畢仍需人工打勾確認，以免模型跑完但未標註完成造成流程卡住。
– 模型與中轉的成本與穩定性：Requesty 處理速度快、成本較高（輸入與輸出有不同費率），OpenRouter 等中轉在成本上更友善但穩定性與速度可能略遜；選擇時要根據專案練度與預算取捨。
– 設定與可驗證性：務必叠加日誌與驗證點，例如能清楚看到輸入訊息與輸出結果，並在生成文檔時逐步檢查各檔案的正確性與連貫性，避免出現檔案位置錯誤或缺失的情形。
為完整的專案交付，建議在完成 Todo List 後，附上完整的文檔與架構輸出清單：
– 基本檔案與資料夾結構（index.html、style.css、app.js 等）
– README（專案說明、安裝與運行步驟、架構概覽、API 說明、測試方法）
– 架構圖與流程圖（流程圖、關聯圖、系統結構圖）
– 測試與優化紀錄（測試案例、效能觀察、後續改進事項）
| 環節 | 建議做法 | 風險與注意事項 |
|---|---|---|
| 專案結構自動產出 | 使用 Todo List 指令觸發檔案與資料夾生成，並按需產出 index.html、style.css、app.js 等基礎檔案與 README。 | 避免目錄重複、檔案寫入路徑錯誤；確保第一層目錄與子目錄的對應關係正確。 |
| 文檔與圖表輸出 | 同時產出 README、流程圖、關聯圖，並在規範中寫明需要的圖表類型與範例欄位。 | 圖表內容可能因壓縮而遺失，需在初版驗證時手動檢視圖表完整性。 |
| 成本控管與日誌 | 啟用 Requesty/OpenRouter 的日誌與金額顯示，定期對比預算與實際消耗。 | 高成本模式下需設定預算警示，避免長時間執行造成額外費用。 |
| 完成狀態與回饋 | 完成每個任務後在 Todo List 立即打勾，確保流程能自動往下推進。 | 模型有時會跳過打勾步驟，需人工介入確認完成狀態。 |
常見問答
💡 如何快速利用 Kimi K2 + Roo Code 生成 Todo List 網站？
直接答案是：透過 Requesty 作為中轉、在 VS Code 使用 Roo Code 設定 Kimi K2，即可自動規劃專案、產出 HTML/CSS/JS 的 Todo List，同時自動生成 README、目錄與規格等文件。實作流程包含：先在 Requesty 建立 API Key、在 Roo Code 設定 Kimi K2（可選 Base、Instruct，選最快且最貴的模型以追求速度），並了解輸入/輸出成本（輸入 100 萬 token 約 1 美金，輸出約 3 美金）。Kimi K2 的上下文容量為 128K，需注意壓縮設定； Todo List 需求僅需 HTML、CSS、JS，Roo Code 會自動整理檔案結構與專案規格，並在介面直接編輯清單內容，使整個生成過程更迅速、更一致。
🧭 Requesty 與 Kimi K2 的成本與風險有哪些？
直接答案是：Requesty 提供最快的轉接效率，但成本較高；Kimi K2 有 Base、Instruct 等變體，在性能與成本上與 Claude、GPT-4.1 等模型比較各有優劣。具體數據包括：輸入 100 萬 token 的費用約 1 美金，輸出約 3 美金；此外還有更便宜的版本，成本較低（約 0.57 美金的輸入與 2.3 美金的輸出），但速度可能較慢。實作時要留意模型的上下文上限為 128K，若設定壓縮閾值過低，容易產生過度壓縮，導致內容遺失，需要在任務段落結束時再進行手動壓縮。實際使用時也會遇到反覆更換中轉服務導致的網路/速度波動，以及不同模型在分數與回應風格上的差異。
🛠️ 實作要點與常見坑，怎樣讓 Roo Code + Kimi K2 更穩定地產出 Todo List 網站？
直接答案是：充分利用 Roo Code 的 Todo List 編輯與即時檔案產出特性，並注意過程中的執行穩定性與結束標誌。要點包括：Roo code 會讓 Todo list 項目在介面直接編輯、修改、完成與刪除，減少傳統產出後再修改的步驟；執行中若遇到打勾等動作未完成的情況，需手動勾選或確認，避免模型自動跳轉到 Code 模式而中斷流程；壓縮上下文時，應將閾值設定得恰當，因為上下文只有 128K，過度壓縮會導致內容遺失；同時留意網路與中轉供應商的速度，必要時分段執行和確認輸出結束的標籤，讓客戶端能正確識別完成狀態。最終產出通常包含 index、CSS、JavaScript、README、以及完整的專案規格與圖示，並可在介面直接檢視與微調。
因此
本篇回顧以 Kimi K2 與 roo Code 的實戰應用為核心，整理出本次影片中的獨特洞見與資訊增益，並提供具體落地的操作方向，讓你更有效地把 AI 能力轉化為工作效率。
關鍵洞見與資訊增益
– Kimi K2 的架構與性能
– 來自中國開源模型廠商「月之暗面」，以代理智能（Agentic Intelligence）為核心能力，特別長於調用工具與跨任務協同。
– 混合專家模型（MoE）架構，總參數達1兆，實際啟用參數為320億（32B），在速度與費用上具顯著優勢。
– 在多項指標表現優異，與 Claude Opus、GPT-4.1 等頂尖模型競爭；提供 K2 Base 與 K2 Instruct 兩種版本以滿足不同需求。
– requesty 作為中轉供應站的價值
– 類似 OpenRouter 的中轉平台，支援自動失效轉移（Failover）與流量分流（Load Balancing），提升穩定性與可用性。
– 詳細的 Token 使用日誌與統計，以及可自訂提示詞功能，方便追蹤與調整對話品質。
– 價格結構以 Requesty 為例：輸入 1M Token 約 $1 美金，輸出 1M Token 約 $3 美金，適合評估與部署初期的成本考量。
– Roo Code 的實務價值與新功能
– 與 Requesty 的整合非常順暢，API Key 設定後即可查看餘額與更新速度，模型更新也自動同步。
- 自動上下文壓縮（Context compression）功能有效節省 Token，適合長篇對話與長任務情境使用。
– Todo List 的互動式編輯與即時修改、完成標記、刪除等操作，提供可視化任務追蹤，提升開發流程的可控性。
– 實作案例：自動生成簡易前端（HTML/CSS/JS）Todo List 網站，並自動產出規格文檔、資料結構與流程圖，降低架構與開發成本。
– 實務挑戰與改進空間
– 在自動執行多步驟任務時，部分情境對「完成打勾」等結束標示的操作不夠穩定，需要手動確認以避免任務遺漏。
– 介面執行流可能出現卡點與返璜，特別是在高使用量與網路波動時，需持續觀察中轉平台的穩定性。
- 上下文壓縮過度可能影響內容完整性，建議在任務到達段落時再進行手動壓縮與確認，以確保重要內容不被遺漏。
– 應用價值與落地意義
– Kimi K2 + Roo Code 的組合提供一條可落地的 AI 開發工作流，讓原本需要大量人力與時間的前端架構、規格文件與流程圖自動化產出，提升效率與可重現性。
– 對於需要快速原型與持續迭代的專案，這套組合能有效降低門檻，讓團隊更快驗證想法並交付成果。
結語與實作動作
– 若你想更快速地把 AI 力量落地，Kimi K2 與 Roo Code 的組合提供一條可落地的路徑，並可藉由 Requesty 提升中轉穩定性與成本控管。
– 實務上建議先以 Requesty 作為中轉，搭配 Roo Code 的 Todo List 自動生成與上下文壓縮功能，先做小型專案迭代，逐步擴展到更複雜的前端或後台自動化任務。
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影片相關連結：
Requesty: https://app.requesty.ai/join?ref=8822eeeb
Kimi: https://www.kimi.com/
Roo Code: https://roocode.com/
關鍵時間：
00:00:15 kimi K2 介紹
00:01:58 使用 Kimi K2 中轉供應站介紹(Requesty / Open Router)
00:03:13 Roo Code如何設定Requesty 並使用Kimi K2模型
00:05:16 實際使用Roo Code開發網頁應用
00:06:07 Roo Code 新功能說明(問題自動允許及內件任務清單)
00:12:13 Todo List 網頁檢視 以及 Kimi K2 任務完成分析
說明重點整理
– 一、Kimi K2：來自「月之暗面」的強大AI模型
– 開發者：中國開源模型廠商「月之暗面」
– 架構特色：混合專家模型（MoE），總參數達1兆，啟用參數為320億（32B）
– 優勢：
– 支援 Agentic Intelligence（代理智能），擅長調用工具
- 相比一般模型效能高、速度快、電費省
– 在多項指標上表現優異，與 Claude opus、GPT-4.1 等頂尖模型競爭
– 提供兩種模型版本：
– K2 Base
– K2 Instruct
– 二、requesty：彈性強大的中轉平台 https://app.requesty.ai/join?ref=8822eeeb
– 定位：類似 OpenRouter 的 AI API 供應中繼站
– 特色功能：
– 模型故障時自動切換（Failover）
– 流量分流設定（Load Balancing）
– 詳細的 Token Log 記錄與統計
– 提示詞自訂功能
– 價格資訊（以Requesty端為例）：
- 輸入 1M Token：$1 USD
– 輸出 1M Token：$3 USD
– 三、Roo Code：AI協作開發的強力插件
– 整合方式：與 Requesty 串接 API Key 即可使用 Kimi K2 模型
– 實用功能：
– 自動壓縮上下文（Context compression），節省 Token 使用
– 互動式 Todo List 編輯，支援即時修改、完成標記、刪除
– 可視化任務追蹤介面
– 應用實例：
– 自動產生簡易 HTML/CSS/JS Todo List 網站
- 自動生成 spec 文件、資料結構、流程圖等輔助說明
中央大學數學碩士，董老師從2011年開始網路創業，教導網路行銷，並從2023年起專注AI領域，特別是AI輔助創作。本網站所刊載之文章內容由人工智慧（AI）技術自動生成，僅供參考與學習用途。雖我們盡力審核資訊正確性，但無法保證內容的完整性、準確性或即時性且不構成法律、醫療或財務建議。若您發現本網站有任何錯誤、過時或具爭議之資訊，歡迎透過下列聯絡方式告知，我們將儘速審核並處理。如果你發現文章內容有誤：點擊這裡舉報。一旦修正成功，每篇文章我們將獎勵100元消費點數給您。如果AI文章內容將貴公司的資訊寫錯，文章下架請求請來信(商務合作、客座文章、站內廣告與業配文亦同):[email protected]