第362章 誰的牢籠13（1 / 1）
搬進大屋子後，剋不需要每天出去透氣了，在50平有窗戶有陽臺有健身器材的屋子裡足夠活動了，還有了衛生間和儲物室，客廳與臥室打通用床簾稍微隔檔，乍看上去十分大氣敞亮。
聯邦人基本沒有做飯外賣的概念，營養液節約了很多時間和住房空間。
剋在客廳一角留了個燒開水的地方，貧民區是買不到茶葉、咖啡這類奢侈品的，剋就買了點炒焦的大麥回來泡一泡，解解成天只能喝營養液的饞。
也因此，剋回到自己世界時哪怕感知度有限，味蕾有些遲鈍，仍是對美食分外痴迷。做任務時還沒那麼應激，一回到自己世界總感覺吃不夠似的，生怕哪天突然末世又降臨了。
這天，她在研究院待了半天，又去一個大會外開了遊戲系統反查會議要員裡有沒有摻進玩家，她坐在一輛商務車裡一個個掃視完從會議廳出來的工作人員，把結果反饋給負責人，才捧起剛點的熱奶茶暖暖手。
京市的秋意漸濃，今天還下起了雨，傍晚後雨水越下越大，溼冷的寒意鑽進這具感知力較低的軀殼裡，令剋後知後覺地打了個冷戰。
她啟動車子準備開回這邊新租的別墅，與莫梨的關係是不能暴露的，酒店、公寓這些人群聚集地最好也遠離，玩家都是瘋子，若是以後要組隊合作獨門獨棟的別墅遠比其他住處要方便。
暴雨噼裡啪啦地砸在車窗車頂，剋想事情有些分.神，刻意放緩了車速，然而下一個路口還是差點撞上另一輛車，準確地說，是對方闖了紅燈加速撞過來的。
剋急打方向盤，側後方還是被狠狠撞到，好在這條路比較偏僻行使車輛不多，後面拉開距離的車輛來得及剎車和拐道，沒有發生連環車禍。
她撐起傘下車檢視情況，邊打電話邊朝肇事車輛看去，卻見昏倒在方向盤上的司機頭頂那亮閃閃的名牌框，分外醒目。
剋：……
沒等她感慨這都能碰到玩家，後面急剎的兩輛車上跑下來幾個扛著攝像機、神色興奮的男人和失聲尖叫的女生，前者對著昏迷的玩家瘋狂按快門，後者則哭天喊地手足無措，這場面立刻讓剋意識到了什麼，她戴上口罩一把扯開堵在車門口的男人，“這裡是車禍現場很不安全，麻煩各位都退開，我已經報警叫救護車了。”
剋拽開車門把昏迷的司機小心拖出來，有路人見狀紛紛下車幫忙，大約是撞擊得不算嚴重，司機被雨水淋了一會兒就清醒過來，眾人這才注意他那張被披肩碎髮遮住的臉龐，“嘶——是那個，那個誰！”
“安博啊！最近很火的那個！”
“啊對對對！是他，這張帥臉近看了殺傷力好大！我承認有人比我帥了。”
路人見到明星有些興奮地嬉鬧，安博強撐著精神暈暈乎乎地和人道謝，直到看見剋腦袋上的名牌方才放鬆下來，“謝謝你啊同胞，可以請你等會送我去醫院嗎？”他壓低聲音道：“現在不方便吃藥。”
剋瞥了眼已經開啟手機直播的狗仔，點了點頭。
幾個粉絲嚇壞了，此時你推我搡地走過來給偶像道歉，“對不起啊安崽，我們不是故意要追車的，是看到你太激動了才……嗚嗚嗚對不起，我們以後再也不敢了！”
“安崽你傷得重不重，啊！你手流血了！都是我們的錯對不起嗚嗚嗚。”
安博無奈地抬起看向他們，“追車非常危險，今天不光是我，還害得這位小姐無辜被撞，萬一出了事就是兩條人命！你們和我道歉沒用，等警察來了再說吧。”
剋頗為意外地挑了下眉，玩家居然還懂得遵紀守法，難道是這個男明星留下的人設？
狗仔被線上粉絲罵到狗血淋頭卻熱度飆升的直播間終於被警方強行關閉後，一行人該去醫院的去醫院、該做筆錄的做筆錄、該拖車的拖車。
線下的熱鬧轉為網路上的熱鬧時，安博已喝下藍藥恢復如初，剋見此便要告辭離開。
安博頂著一頭溼漉漉的亂髮纏著剋要好友位，“我保證不隨便打擾你，大佬你就帶帶我吧！”
「客」的名頭在遊戲裡可謂十分響亮，但大佬特立獨行很少組隊，難得碰到了怎麼能不加個好友呢？
安博的嗓音得天獨厚，溫潤又有磁性，低低懇求時像是在撒嬌，粉絲若聽到了能麻半邊身子。
剋拽了拽耳垂，無語地回望他：“你能不能有點大明星的樣子？真是浪費了一副好皮囊。”
“明星架子又不能當飯吃，大佬，你就加我一個吧！我平時就唱唱歌當個偶像歌手，很少做任務的，不會麻煩你的！”安博死纏爛打道。
最後剋被磨得沒辦法，加了他的好友，此後一連三天，安博都會半夜發來一首新編的歌曲，說是讓剋幫忙賞鑑。
【不是LB那邊的樣板歌哦，是我自己寫的，當然啦，稍~微~讓AI幫忙了一下。】
【我在LB就想當歌手，但那邊AI歌曲太高產了，根本拼不過嘛！還是這邊更簡單，隨便編個曲子唱一唱就能火。】
【這首曲子是專門給大佬你的哦！雖然沒辦法寫出大佬萬分之一的神采，但也是我的一片心意嘛~】
……
每天一進遊戲還沒關閉系統就能收到一大堆安博發來的資訊，剋無語地翻著凌晨時分的聊天記錄，這人是夜貓子嗎？
隨著每天不間斷地資訊轟炸，安博似乎抓住了剋的喜好，創作的歌曲、聊天時的自言自語越來越能引起剋的興趣，於是當安博試探著邀請剋參加一場慈善晚宴時，後者遲疑片刻終是應了下來。
應下邀約的剋隨手關閉了遊戲系統，對一眾圍在她身邊的研究人員感嘆道：“沒想到我的偏好是這種嗎？話癆？聲控？”
在場研究人員顯然對她的偏好沒興趣，滿心滿眼都是這些天得到的資料：“這是根據接收到的情緒波動反向推導個人偏好，原理倒是不難理解，難的是每一處細節的擷取和評判。”
“感覺和大資料精準推送有點像，篩選出玩家喜好的大致方向，再在推送中細化個人偏好……”