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🛡 【开源神器】BurpAPISecuritySuite：把 10 多个安全插件浓缩成 1 个，给你的 API 接口做“全自动体检”！
现在的网站和手机 App 背后全靠 API（数据接口）在传输数据。很多安全人员在用抓包神器 Burp Suite 测试接口时，往往要装十几个插件、手动改无数个参数，既卡顿又费脑子。
而 BurpAPISecuritySuite 直接把整个测试流程变成了“自动驾驶”！
💡 小白一句话看懂： 如果把网站比作一家餐厅，网页是菜单，那 API 就是传菜的窗口。以前检查这个窗口安不安全，得请十几个不同工种的保安轮流查；现在有了这个插件，相当于请了一个“带 AI 大脑的全能特种兵”，只要你在正常刷网页、点 App，它就在后台默默记下所有传菜窗口，自动帮你试探有没有能“白嫖”或“偷看别人菜单（越权）”的漏洞。
🔥 核心亮点：
一个顶十个，告别插件臃肿 将原本需要 10+ 个独立插件才能完成的 API 侦察、越权检测、模糊测试（Fuzzing）全部整合进单一轻量脚本里，即插即用，丝滑不卡顿。
专抓最致命的“越权漏洞” (BOLA/IDOR) 很多 App 改个用户 ID 就能看别人的隐私数据。它能自动识别这类高危漏洞，全面覆盖 OWASP API Top 10（全球公认的十大 API 致命风险）。
内置 15 种攻击类型 + 108 种测试弹药 不需要自己苦苦编写测试字典，插件自带上百种智能测试载荷（Payloads），自动在后台帮你标记攻击位置。
原生联动 AI 与顶尖工具 能一键把抓取到的接口格式化导出，直接喂给大模型（AI）帮你定制专属攻击测试，或者无缝丢给 Turbo Intruder（并发神器）和 Nuclei 跑自动化。
🛠 怎么用？（零门槛） 只需一个 Python 文件，打开 Burp Suite ➔ Extensions ➔ Add 导进去，它就会自动在后台开始抓包分析了！
📌 项目地址： 🔗 https://github.com/Teycir/BurpAPISecuritySuite
⚠️ 安全提醒：本工具仅供合法授权的渗透测试、开发者接口自查与安全研究使用！
#开源项目 #网络安全 #BurpSuite #API安全 #AI安全 #渗透测试

🔓 【开源神器】BruteForceAI：给传统“密码爆破”装上 AI 大脑，告别盲目硬猜

传统的密码测试工具（比如 Hydra、Burp）往往像个“无头苍蝇”，拿着几百万行的密码字典一个个死板地去试，不仅效率低，还容易触发警报。

BruteForceAI 则彻底改变了这个玩法——它把大语言模型（LLM）引入了安全测试，让密码猜解和登录框测试变成了一场“有脑子的博弈”！

💡 小白一句话看懂：
把它想象成一个“会察言观色的智能开锁匠”。普通的开锁工具是拿一万把钥匙硬插；而 BruteForceAI 会先看一眼锁长什么样（分析目标网站的背景、报错提示、网页结构），然后开动脑筋，“猜”出管理员最可能设置的几把钥匙去试，效率呈指数级提升。

🔥 核心亮点：

量身定制密码（上下文感知）
不再用千篇一律的 123456 或 admin 盲目硬撞。AI 会根据目标的名称、行业特征、页面元素等信息，动态生成极高概率命中的专属密码字典。

听懂服务器的“言外之意”
传统工具需要人工设定复杂的判断规则。而它能靠 AI 自动读懂网页返回的报错信息（比如分辨出是“账号不存在”、“密码错误”还是“操作太频繁”），并实时调整下一步策略。

自动识别登录接口
不用苦苦抓包找参数，把登录页面的网址丢给它，AI 能自动分析表单结构，找到用户名和密码该往哪里填。

主流大模型自由切换
支持接入 OpenAI (GPT)、Anthropic (Claude) 等云端大模型，也支持通过 Ollama 接入本地部署的开源模型，兼顾隐私与零成本运行。

🛠 适合谁用？

想检查自家网站、后台是否存在“弱口令”隐患的站长和开发者

嫌传统密码字典太臃肿、想提高安全测试效率的白帽黑客

对“AI + 网络安全”实战结合感兴趣的极客玩家

📌 项目地址：
🔗 https://github.com/MorDavid/BruteForceAI

⚠️ 安全提醒：该项目仅供合法授权的渗透测试、企业弱口令自查及安全教学使用，请勿用于任何非法攻击！

#AI安全 #开源项目 #网络安全 #渗透测试 #密码安全

面向macOS与Windows的开源本地AI音频音乐工作室。支持文本转语音、语音克隆、带歌词歌曲创作及多轨乐谱制作——100%离线运行，零API费用。纯本地的配音工具，可以爽爽配音听书啦。
https://github.com/leemysw/yovoice

NOMAD项目是一款离线优先的知识与教育服务器。它集成了维基百科、数千本图书、课程资料、地图以及可选的本地人工智能功能，所有内容都可在您自有的硬件上运行，无需互联网连接。非常好的一个知识库工具。
https://github.com/Crosstalk-Solutions/project-nomad

今天带大家实测目前最强的 AI 生图模型 gpt-image-2.5！手把手教你如何利用开源桌面客户端结合高性价比 API，低至几分钱轻松生成媲美真人的原生 4K 大图，并实操演示强大的“图生图”局部编辑与文字融合效果。视频包含原生 4K 与超分模型的避坑对比，建议收藏观看！
视频地址：https://youtu.be/N9fzLdWaffQ
本地客户端：https://github.com/YUANGEGE1234/xinyuan-ai-huatu/releases
中转站：https://yuangeluyou.com/
素材站：https://fr.pinterest.com/

🚀 【AI 生产力加油站】各种顶级 AI 账号 / 官方代充 一站式自提 🚀
还在为国外信用卡被拒、封号玄学、充值门槛高而头疼？ 告别繁琐流程，即买即用，助你工作、开发、科研效率翻倍！
🔥 热销业务涵盖：
🤖 ChatGPT / OpenAI：Plus 独享成品号 / 官方正规代充
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🤖 【开源神器】PentaGI：网站渗透工具，用来检测自己网站比较好一些。

很多新手想给自己的网站或服务器做安全检查，但面对几百种渗透工具、复杂的命令行和看不懂的英文报告，往往无从下手。

PentaGI（Penetration Testing AGI）就是为了解决这个问题而生的全自动 AI 安全测试平台！

💡 小白一句话看懂：
把它想象成一个“全自动黑客机器人”。你不需要懂什么高深黑客技术，只要在网页上输入一个合法的测试目标（比如你自己的网站），AI 就会自动制定测试计划、调用专业黑客工具去排查漏洞，最后把结果清晰地呈现在你面前。

🔥 核心亮点：

自动思考与决策（Agent 架构）
它不是呆板的死程序，而是搭载了大语言模型的大脑。它会根据上一步的扫描结果，自己决定下一步该用什么工具、查哪种漏洞。

可视化操作界面（Web UI）
告别黑漆漆的 Linux 终端！它自带现代化 Web 仪表盘，支持实时查看任务进度、命令执行日志和资产拓扑。

主流大模型通吃
支持接入 OpenAI、Anthropic Claude、本地模型（Ollama 等）或兼容 OpenAI 接口的模型，根据预算和性能自由切换。

安全沙箱环境
测试环境基于 Docker 容器运行，工具库预装完毕，开箱即用，不怕弄乱你原本的系统环境。

清晰的漏洞报告
测试结束后会自动梳理风险点，告诉你哪里的门没锁好、有什么潜在威胁，方便对症下药。

🛠 适合谁用？

想给自家服务器/网站做安全“体检”的个人站长

想要学习网络安全、观察真实漏洞挖掘流程的新手

想要用 AI 替代繁琐日常打点任务的安全从业者

📌 项目地址：
🔗 https://github.com/vxcontrol/pentagi

⚠️ 安全声明：工具仅供授权渗透测试、网络防御自查及教学研究使用，未经授权请勿对他人资产进行扫描测试！

#开源推荐 #AI安全 #网络安全 #自动化Agent #渗透测试

🔥 【开源推荐】给大模型配齐“黑客工具箱”，让 AI 自动化执行渗透测试任务的开源框架。：HexStrike AI
你平时让 AI 写代码、写文案，但你想过直接对 AI 说一句“帮我查查这个网站有没有漏洞”，它就自己去调工具扫描吗？
HexStrike AI 就是这样一个开源项目：它把大模型（LLM）和专业的安全测试工具链连接在了一起。
💡 通俗理解：
以往做网络渗透或漏洞排查，工程师需要手动输入几十个命令（比如 Nmap、Sqlmap 等）。现在 HexStrike 充当了一个“智能中间人/指挥官”，支持多智能体（Multi-Agent）协作：
你说人话： “检查目标 IP 开了哪些端口，并排查基础 Web 漏洞”。
AI 做决策： 自动判断该用什么工具、传什么参数。
出结果报告： 自动整理扫描数据并生成简报。
✨ 核心亮点：
🔌 基于 MCP（模型上下文协议）： 方便接入 Claude、Cherry Studio、OpenCode 等主流 AI 客户端联动操作。
🛠 工具库丰富： 深度集成 150+ 常见安全工具，从信息收集到漏洞检测全覆盖。
🤖 多 Agent 协同： 分工负责侦察、分析与验证，减轻重复机械操作。
📌 项目地址：
https://github.com/0x4m4/hexstrike-ai
⚠️ 提示：安全工具仅供授权测试与技术学习，请勿用于未授权的目标。

🛠 【开源神器】Claude 老被封号封怕了？试试 CCBaga，一键清理本地痕迹与指纹伪装！

很多朋友用 Claude 或 Claude Code 时，即使节点和支付方式都没问题，依然会被莫名其妙风控封号。
👉 核心原因之一： 你的本地缓存、残留配置、设备时区语言，以及浏览器指纹早就被平台记录关联了！

刚刚在 GitHub 上爆火的开源 macOS 桌面工具 CCBaga，就是专门为了解决这个问题诞生的！

💡 它是干什么的？（小白版说明）
简单说，它就像是一个“防关联隐身斗篷”。当你想要重新注册、换号登录或正常使用 Claude 时，它可以帮你把电脑上的“旧身份痕迹”彻底抹干净，并模拟出一个纯净的环境：

🧹 一键清理 Claude 本地残留：
一键扫描并清理本地残留的 Claude 登录痕迹、配置缓存与临时数据，避免换新号时被“抓包关联”。

🎭 独立指纹浏览器（CCBaga-B）：
自带独立隔离的 Chromium 浏览器，支持指纹轮换。每次换新身份就像换了一台全新电脑，不影响你平时的日常浏览器。

🌍 地区环境一键对齐：
选好你的节点国家/地区，它能自动帮你校准匹配的时区、系统语言与本地设置，防止因为“人在国内时区却挂海外 IP”暴露风控破绽。

🔍 真实环境检测验证：
内置检测页面，直观告诉你当前网络出口、指纹、时区是否完全匹配，全部绿灯再上线，心里有底！

📌 适合谁用？
经常折腾 Claude 网页端 / Claude Code 容易被封号的风控受害者

需要多账号切换、想要保持设备纯净环境的重度 AI 玩家

（目前工具主要针对 macOS / Apple Silicon 环境原生开发）

🔗 项目地址：
[https://github.com/liseami/CCBaga]
🏷 #开源工具 #Claude #防封 #Mac神器 #AI工具

https://github.com/bdg9412/artex-ko-plus
渗透的开源工具，太可怕了。

🤖 【开源神器】Decepticon：让 AI 变成全自动的“顶级黑客测试员”

还在以为市面上的“AI 黑客”只会跑跑端口扫描然后交差？这个名为 Decepticon（霸天虎） 的开源项目把 AI 网络攻防推向了全新高度！

💡 小白一句话看懂：
你可以把它当成一个由 AI 组成的虚拟“白帽黑客团队”。你只要给它一个合法授权的目标和规则，它就能自己制定攻击计划、寻找漏洞、入侵提权、横向渗透，甚至能像人类专家一样在终端里输入交互命令。目的是帮你在坏人发现漏洞之前，先把自家系统的弱点找出来修好。

🔥 核心亮点：

不是玩具，是完整的“攻击链”
普通工具只是扫一下端口；Decepticon 会像真实攻击者一样，从信息搜集 ➔ 找漏洞 ➔ 突破防线 ➔ 提权并横向移动，环环相扣。

16 个 AI 专家分工合作
内置多个专职 Agent（有管指挥的、有管渗透的、有管逆向的、还有专门盯云原生/域控的），上下文干净，不互相干扰。

真实交互终端支持
很多渗透工具需要交互式输入，它内置了持久化的终端会话，能像真人一样在交互式命令行（Metasploit、Sliver 等）里输入后续指令。

沙箱隔离运行，安全可控
所有攻击操作都在独立的 Kali Linux 沙箱里执行，不污染宿主机，且行动前会先生成合规方案（严格按照攻防规则来走）。

模型支持丰富
支持 Claude、GPT-4o、DeepSeek、Gemini、甚至本地部署的 Ollama，还能根据需求自动切换主力与备用模型。

🛠 怎么玩？

需具备 Docker 环境，一条命令一键安装部署

支持对接 Claude Code / 编程助手的 MCP 插件

嫌本地搭建麻烦，官方还提供了在线云端版本体验

📌 项目地址：
🔗 https://github.com/BitterSecurity/Decepticon

⚠️ 提醒： 该工具仅供合法的安全研究、红蓝对抗演练与防御自查使用，未经授权切勿对他人网络进行测试！

#AI #开源项目 #网络安全 #渗透测试 #自动化Agent

使用模型：gpt-image-2.5,4k
提示词：
真实手机前置摄像头近距离自拍快照，画面随意、略糊，只看到人物右脸、右眼区域、几缕八字刘海发丝和托着右脸的手部轮廓，人物没有完整摆拍，脸部被画面边缘裁切。人物非常瘦，冷白皮，皮肤非常白，大眼睛，瓜子脸，漂亮但保留普通手机照片的不完美，穿白色紧身T恤。背景为普通室内桌面、杂乱小物和暖色台灯，局部暖光过曝，光线分布不均，轻微手抖运动模糊，手机照片噪点、压缩感和颗粒感明显，低饱和暗调，无精修，无修饰，日常误拍氛围，真实生活照片质感

IDM下载工具的激活和维护工具，这是真的好东西。
https://github.com/angusdevgo/IDM_Pro_Tool

https://github.com/morluto/rea
逆向分析一切，有需要的领导可以 fork 一下，防止和谐。

在本期视频中，我们将深入演示如何通过 API 接口与 Agent 自动化工具，彻底释放 Grok 4.7 模型的底层编程与自动化处理能力。为什么单纯依靠网页对话往往无法满足复杂的逆向分析或特定脚本编写需求？本文将带你从 0 到 1 完成工具部署、API 令牌配置、网络设置及核心提示词优化。
视频地址：https://youtu.be/GRa2dc125fI
api工具地址：https://yuangeluyou.com/

🛡 告别人工限流/拒审：多模态内容预检工具 ——「过审 guoshen」

做自媒体或短视频的朋友应该深有体会：辛辛苦苦剪辑好的视频，发到小红书、抖音、B 站或视频号，动不动就因为违禁词、敏感画面、未报备外链或提及敏感话题而被限流甚至下架。

今天分享一个开源的视频发布前预检工具：guoshen（过审）。

📌 核心特性：

🔍 多模态联合审查：不止看文案！它联合分析 音频语音、字幕文案、画面/OCR 文本，精准找出违规风险。

🎯 精准到秒与改法建议：定位到具体的出现时间点，说明违规依据，并直接给出替换改法（还支持输出带红框截屏的审核表）。

📱 支持国内主流 4 大平台：小红书、抖音、B 站、视频号，内嵌各自平台的动态审核规则库（支持普通投稿、商单、带货等不同场景）。

⚙️ 严格模式可选：支持针对特定平台开启严格标准（例如筛查外链 URL、限制推广海外 AI 模型等敏感合规要求）。

🤝 开源案例社区共建：支持匿名回传拒审/申诉案例，共同维护和迭代规则库。

💡 适合人群：
短视频创作者、MCN 机构、自媒体运营、出海/国内跨平台分发团队。

🔗 项目地址：
https://github.com/huangbai-AI/guoshen

#开源项目 #自媒体工具 #AI工具 #短视频运营 #审核合规

🔥 【一行 YAML，把 8B 大模型塞进 4 GB 笔记本显卡微调】

📌 项目定位：
Soup 是一个把 LLM 微调 / 后训练压缩成"一个 YAML + 一条命令"的 Python CLI。它的杀手锏是 **Layer Streaming**：把冻结的基座权重留在显存之外，**逐 decoder layer 喂给 GPU**，于是 **8B 模型真能在 4 GB 笔记本显卡上跑起来**。RTX 3050 Laptop 4GB 实测 Llama-3.1-8B-Instruct + NF4：**119.6 tok/s、峰值 3.32 GB**，且与常规常驻运行**比特级一致**；同样的 3.32 GB 在 H100 上复现出 113.00 tok/s。它对准的痛点很具体——训练 LLM 的团队有 **30-50% 的时间在跟基础设施搏斗，而不是改进模型**。

⚡️ 核心优势：
▫️ **零 SSH、单配置**：`pip install "soup-cli[train]" → `soup init --template chat → `soup train`，batch size、GPU 检测、量化全部自动，本地 QLoRA 不用上云。
▫️ **层流式可自证**：`stream_layers: true` 为 opt-in（BETA），官方提供免费 Colab T4 notebook，把进程硬限制在 4 GB 并断言流式与常驻结果比特一致——数字可以自己验。
▫️ **配置不再骗你**：v0.75.0 起未知配置键直接拒绝加载（CLI exit 1 / API ValueError），并提示你可能想写的字段名，比如把 quantizaton 拼错的情况，不再静默忽略后照跑。
▫️ **MLX 后端不再吞参数**：此前 6 个训练选项和 24 个优化器名在 MLX 上被验证通过却无人读取、静默退化成 AdamW，现在按名拒绝。
▫️ **validation loss 终于落地**：它原本在每个后端都算、然后被丢掉，现在被记录、流式上报并显示在面板上。

🎯 实战落地场景：
只有一张 4 GB 消费级显卡的学生和独立开发者——想微调 8B 级别模型，过去只能租云卡或放弃；合规要求数据不出本地的团队——本地 QLoRA 直接把敏感语料锁在机器里；急着验证数据配方而非调基建的小组——改 YAML 就能换配方重跑；以及从 transformers 迁 MLX 的工程师，终于能确认配置真的被读进去了。上线 230 天收获 8,348 star，最近新增 2,171。

🔗 项目直达： https://github.com/MakazhanAlpamys/Soup

🏷 标签： #LLM微调 #LoRA #QLoRA #Python #开源工具

来源：https://x.com/Adam38363368936/status/2107359729291047344

Seedance 提示词：
主体：
@图片1 为年轻成年亚洲女性角色参考图，锁定人物五官、脸型、发型、发色、服装与饰品一致性。全程必须保持同一人物，不换脸、不改变五官、不改变发型和服装。

人物气质：
年轻成年女性，五官精致自然，脸小，眼睛有神，黑色自然长发，少量碎发贴在脸颊两侧。整体是短视频平台中很有吸引力的自然美女感，不要影楼写真感，不要过度网红脸。

妆容：
自然短视频美颜妆，冷白透亮肤色，淡眼线，自然卧蚕，粉珊瑚色嘴唇。皮肤柔和但保留真实质感，不要塑料磨皮。

场景：
室内浅色或白色墙面自拍环境，背景简洁、真实、生活化。像女生在家里临时打开手机前置摄像头拍的一段自拍视频。

参考图只作为人物外观参考，不锁定首帧和姿势。

最重要的拍摄逻辑：
这是“手机前置摄像头第一人称自拍”。

观众就是手机镜头。

人物始终直接面对正在拍摄她的镜头。

画面中绝对不能出现正在拍摄她的手机。

禁止出现第三人称视角下“女生拿着手机自拍”的画面。

镜头始终来自她手中的前置手机摄像头，但手机本身不进入画面。

核心视觉：
重点表现漂亮的脸、眼神和微表情。

不是一直稳定怼脸，而是在半身、中近景、贴脸特写之间快速变化。

镜头要有明显“突然放低、重新拿起、猛地靠近脸”的互动感。

每一次脸突然靠近镜头，都必须伴随新的表情变化。

表情：
自然、灵动、略带暧昧感。

可以出现：
垂眼
抬眼直视镜头
轻眨眼
轻抿嘴
轻歪头
拨头发
嘴角若有若无地笑
短暂冷脸
突然变得很近的注视

不要一直笑。
不要持续摆性感表情。
不要夸张嘟嘴。
不要吐舌。
不要明显表演感。

音乐：
原创女声R&B-pop，BPM约100-108。

低频贝斯 + 短促电子鼓点。

镜头突然拉近、重新拿起、贴脸、抬眼等动作尽量踩在鼓点上。

加入轻微衣料摩擦、拨发、呼吸声和室内底噪。

无台词。
无口型。
无唱歌对口型。

10秒镜头节奏：

0-2秒：
中近景开场。

画面从腰腹到上半身，人物站在浅色墙前，身体轻微左右移动重心。

镜头略低，带一点真实前置手机随手拿着的感觉。

她一开始没有完全看镜头，头微微低下，头发自然垂落。

画面轻微晃动，不要稳定器感。

重点：
这一段先建立人物身材和整体氛围，不要一开始就把脸贴满画面。

2-4秒：
第一个爆点。

随着鼓点，手机突然被快速拿高并靠近人物脸部。

画面从上半身中近景迅速切换为脸部近景。

拉近过程中出现明显动态模糊、短暂失焦和曝光轻微泵动。

镜头稳定后，人物先垂眼约0.3秒，然后慢慢抬眼直接看镜头。

她轻轻眨一次眼，嘴角出现非常轻微的笑。

眼睛和脸成为这一段的绝对视觉中心。

4-6秒：
镜头稍微拉开到胸部以上。

人物顺势侧一点头，用手拨一下头发。

目光先短暂离开镜头，再重新看回来。

身体轻轻前倾或侧身，不要大动作。

这一段保持自然、松弛，给下一次贴脸做铺垫。

6-8秒：
第二个爆点，比第一次更近。

手机突然再次快速靠近人物脸部，形成极近距离脸部特写。

镜头距离非常近，眼睛、鼻尖、嘴唇占据主要画面。

靠近过程中允许额头、下巴或头发短暂出画。

允许构图瞬间失控，然后重新对焦。

人物先轻轻抿嘴，再抬眼锁住镜头。

目光停留约0.8秒。

随后轻轻眨眼。

这一段必须产生“她突然凑到镜头前”的强烈距离感。

8-10秒：
镜头稍微拉远，但仍保持脸部近景。

人物轻轻歪头。

头发自然滑落到脸颊一侧。

她先垂眼一下，再抬眼看镜头。

最后嘴角若有若无地上扬。

保持短暂对视结束。

不要淡出。
不要电影感收尾。
像自拍视频录到这里自然结束。

镜头与剪辑风格：
不要单一平滑一镜到底。

镜头要有明确的景别跳变：

中近景
→突然脸部近景
→稍微拉开
→突然极近脸部
→稍微拉远收尾。

允许快速跳切感。

允许短暂构图不完美。

允许脸部短暂出框。

允许焦点寻找。

允许曝光变化。

这些“不完美”必须保留，用来增强真人自拍视频感。

手机画质硬约束：
真实手机前置摄像头质感。

720p左右。

不要4K商业广告清晰度。

柔和短视频美颜。

肤色自然提亮，但保留皮肤细小纹理。

暗部保留细小随机颗粒。

允许少量彩噪。

保留平台压缩感。

快速移动时必须出现真实动态拖影。

保留轻微滚动快门。

人物突然靠近镜头时出现短暂失焦，再快速重新对焦。

自动曝光和白平衡允许轻微变化。

背景可以有轻微降噪涂抹感。

人物五官清楚，但不要全程锐利。

禁止：
画面中出现正在拍摄她的手机
第三人称拍摄女生自拍
人物低头长时间看手机屏幕
摄影师视角
稳定器
专业摄影
电影级运镜
4K HDR
影棚灯光
全程绝对锐利
全程稳定不动
过度磨皮
塑料脸
人物换脸
五官漂移
发型变化
服装变化
背景变化
手臂数量异常
多余手指
人物瞬移
手机凭空出现
镜头无物理逻辑移动
字幕
文字
水印

最终效果：
像一个非常漂亮的女生在室内随手打开前置摄像头拍了10秒。

最吸引人的地方不是复杂动作，而是她突然靠近镜头时的脸、眼神和微表情。

画面有一点暧昧、有一点距离突然缩短的心动感，但整体必须像真人自拍视频。

前3秒必须出现第一次明显脸部爆点。
6-8秒必须出现第二次更强的极近脸部爆点。