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Source channel @olddriverGDstudy · Post #98 · Sep 12

#舔逼三步 第一步(初舔B) 亲阴唇时要把女性的明唇尽量吸吮到嘴里,用舌头轻扫轻舔,女性会觉得阴唇部位特别有点痒,她很想你亲更多位置,亲得更广些,别理她们,你亲你的就行了,你可以趁着她们正享受着的时候,轻轻的咬一下她的阴唇她肯定会“啊”的一下惊叫,身子抽动一下,在她还没来得及说话时,你快速把嘴唇整个贴在她的阴道口,这种做法可以让女性一下子感觉到整个阴部很温暖很舒服, 刚才的那声“啊”还没叫完就变成“噢”的一轻呼了。这时开始应该动手了,你应该用大拇指轻轻的将她的阴唇向两边分开蛋出女性的阴道口,用舌头在阴道口周围打转绕圈,时轻时重,时而整个嘴唇贴上。 这时候你可以稍为停下不亲阴道口,而是用湿润的舌尖轻轻撩几下她的阴蒂,把她的感觉从明蒂里撩拨起来,女性会轻叫几下,然后你再回去亲她的明道口和阴唇。 第二步(挑逗期) 不要在这时候再亲她的阴蒂,要让女性半吊在那种感觉里,而且男性要开始从女性的会阴处向阴蒂方向往上轻舔,慢点,舌头到达阴道口时左右拨动,把阴唇一边拨开一边向上继续舔,一点点向阴蒂部位接近。就是偏不要亲到阴蒂那,差不多到的时候你用舌尖轻轻的,越轻越好,只是在她的阴蒂上轻扫轻点一下(舌头要含点口水) ,随即反方向按上述亲法朝阴道口部位舔去。这样会把女性给急死的,她一急,自然就兴奋了。亲阴道口时,舌头长的男性可以尝试把舌头插入女性的明道内搅动。舌头宽厚的男性可以把舌头由阴道口自下往上扫动。 第三步(猛攻) 现在开始可以集中精力夺取“珍珠”了,清把舌头上移至女性的阴蒂处集中精力。女性的阴蒂是非常敏感的,如果你太大力舔动,她的痛感多过快感,就没意思了。亲吻阴蒂要注意几点,舌头一定要湿、轻、尖,一定要保持舌头湿润,亲舔阴蒂时一定要轻,要用舌尖来舔。进攻明蒂要用“点、挑、拨、压、搅”五字诀。点,是指用舌尖轻点轻触女性的阴蒂顶端;挑,是指舌头从阴蒂下面向上挑动;拔,是用舌头左右拨动女性的阴蒂;压,是时不时用舌头压女性的阴蒂,把它稍为压下即可;搅,是当你含住女性的阴蒂时用舌头在明蒂四周搅动。进攻明蒂要用“点、挑、拨、压、视员五字决,点,是指用舌尖轻点控用女性的阴蒂顶端;挑,是指舌头从阴蒂下面向上挑动; 拔,是用舌头左右拨动女性的阴蒂;压,是时不时用活头压女性的阴蒂,把它稍为压下即可, 搅,是当你含住女性的阴蒂时用舌头在阴蒂四周搅动。你可以感觉到她们的阴蒂下似乎有点筋会在跳动,这在你含着女性的阴蒂时感觉非常明显。不要随便中断女性的感觉,动作要平均,因为你突然而快节奏的动作很容易让女性到达高潮。觉得可以给对方高潮时,应该用整个嘴唇含住女性的阴蒂部位, 上嘴唇压在阴蒂上方的阴毛根部,下嘴唇左石分开女性的阴唇,尽量贴近阴道口,用口含住女性的阴蒂(留点空间),让女性觉得她的阴蒂是飘浮在你的嘴里的,用五字决发动进攻。让对方猛的一阵抽搐,看着她快到时,轻轻一放,然后马上又含上去。 (评论区附图解) 标签:#知识,#技巧

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Android Broadcast

@android_broadcast · Post #8767 · 03/06/2025, 02:12 PM

Lynx.js теперь поддерживает нативные модули!🎉 Фреймворк Lynx.js от ByteDance сделал большой шаг вперёд — теперь разработчики могут использовать нативные модули для создания мощных и высокопроизводительных приложений. 🔹 Что это значит? Теперь вы можете: 👉 Интегрировать нативные API iOS и Android прямо в коде на Lynx.js 👉 Вызывать код на Swift/Kotlin без сложных обёрток 👉 Повышать производительность приложений, используя платформенно-специфичные оптимизации 🔥 Это открывает новые возможности для разработчиков гибридных приложений! Как вам такая новость? Уже есть идеи, где можно использовать? Делитесь в комментариях! ⬇️ #android#ios#crossplatform

AppPie

@AppPie · Post #2355 · 03/10/2025, 04:03 AM

#Apps Pake: 使用 Rust 轻松构建轻量级多端桌面应用 🔗GitHub Pake 是一个使用 Rust 构建的工具,可以将网页打包成轻量级桌面应用程序。支持 Mac、Windows 和 Linux 多平台。 特点 • 比传统 Electron 套壳打包小近 20 倍,仅 5MB 左右 • 基于 Rust Tauri 框架,性能比 JavaScript 框架更快,内存占用更小 • 不仅仅是打包,还实现了快捷键透传、沉浸式窗口、拖动、样式改写、去广告等功能 • 简单易用的小工具,用 Tauri 替代传统网页打包方式 获取方式 1. 常用包下载 Pake 提供了多种常用应用的预打包版本,包括 DeepSeek、ChatGPT、YouTube、小红书等。所有应用都有 Mac、Windows 和 Linux 版本。 2. 命令行一键打包 Pake 提供了命令行工具,可以快速自定义打包你需要的网页应用: # 通过 npm 安装 npm install -g pake-cli # 使用方法 pake url [OPTIONS]... 3. 定制开发 如果你熟悉 Rust 和前端开发,可以通过源码进行深度定制: # 安装依赖 npm i # 本地开发(右键可打开调试模式) npm run dev # 打包应用 npm run build 此外还支持双击头部全屏切换,拖拽头部移动窗口,以及 Mac 上的手势返回等功能。 #GitHub#App#Rust#CrossPlatform 📮 频道 @AppPie

AppPie

@AppPie · Post #2367 · 03/24/2025, 04:04 AM

#Apps PairDrop: 跨平台文件的传输工具 🔗GitHub PairDrop 是一个类似于 AirDrop 的多平台解决方案,可在所有具有现代网络浏览器的设备上运行。它允许用户通过点对点连接,在同一本地网络上的设备之间发送图像、文档或文本,甚至可以通过临时公共房间在互联网上轻松传输文件。 PairDrop 的设计理念是极致简洁,专注于即时文件传输这一核心功能,确保用户体验流畅直观。这是从 Snapdrop 项目发展而来的增强版本,添加了持久配对功能和其他社区贡献的改进。 主要特点 • 跨平台支持:适用于所有带有现代浏览器的设备 • 本地网络传输:在同一网络的设备间直接传输文件 • 互联网传输:通过配对设备或临时公共房间在互联网上传输文件 • 持久配对:重新打开 PairDrop 后仍能找到已配对设备 • 多文件传输:一次传输多个文件,并显示总体进度指示器 • 自托管选项:可以使用 Docker 或 Node.js 在本地网络上托管自己的实例 • 开源免费:项目以自由软件形式提供,并欢迎社区贡献 开源许可证 GPL-3.0 license。 #GitHub#OpenSource#FileSharing#CrossPlatform#AirDrop 📮 频道 @AppPie

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64634 · 04/09/2026, 12:14 PM

🚀 AI TRENDS | Tether Launches QVAC SDK for Cross-Platform AI Development Tether has introduced the QVAC SDK, a unified software development kit designed to enable developers to build, run, and fine-tune AI applications directly on any device. According to Foresight News, this SDK ensures consistency across different environments. Applications developed using the QVAC SDK can seamlessly operate on platforms such as iOS, Android, Windows, macOS, and Linux. The same codebase can function across all supported environments without the need for platform-specific branches, rewrites, or conditional logic. The QVAC SDK is built on QVAC Fabric, a branch of llama.cpp, offering broad compatibility with the llama.cpp model ecosystem for text generation, embedding, and multimodal workloads. #AI#SDK#CrossPlatform#MachineLearning#LlamaCpp#SoftwareDevelopment#Multimodal#QVAC