宦享带着【蓝荷·铁匠】做了一个从腰内到定后肢旋转，再到斜横步的综合练习动作。
齐遇看着有些别扭：“宦享哥哥，我们心肝小匠匠从来都没有做过这样的动作连接，你对他的改变，还真的是有够彻底的呀~”
“没有呀，我基本上就是根据【摇滚铁匠】自身的特点在做一些尝试。刚刚的这个组合练习，最大的优点是，马在弯曲的时候，都是外方肢在内方肢的前方交叉。这样动作和动作之间，就可以无缝衔接。”
宦享慢慢找到了训练【摇滚铁匠】的方式。
“小匠匠，有个学霸骑手，你是不是觉得自己都变成特别厉害的一匹马了？你以后习惯了宦享哥哥的扶助，是不是就对小遇遇的话，爱答不理了呀？你可不许这样哦，不然小阿遇可是会哭的。”
齐小遇同学，又是开心，又是心酸。
从今往后，心肝小匠匠还是宝贝小遇遇一个人的宠物马吗？
摇滚伏尔甘仿佛感受到了主人内心的波动，看到齐遇走近，就一个劲儿地往她的身上蹭。
他的长鬃毛，被设计成了两排祥云一样的鬃毛辫，没有办法再和之前那样，每跑动一步，都是肆意的银鬃飘摇。
齐遇看着【摇滚铁匠】的动作不习惯，【摇滚铁匠】则是对自己的造型不习惯。
小不习惯和大不习惯聚集在一起，头对头地相互安慰。
“你现在一下佩戴了大小两个衔铁，会不会有点不习惯呀？”齐遇和【摇滚铁匠】聊天的这个过程，骑手宦享从马背上下来。
拿着只有训练才可以使用的盛装舞步鞭，站在齐遇的旁边。
“小匠匠，你看看刚刚骑在你背上的这个人，他居然、竟然拿了一根马鞭。他刚刚有没有抽你？他要是抽你了你告诉我，我双倍帮你抽回去。”齐遇不喜欢马鞭。
以她和【摇滚铁匠】的默契程度，盛装舞步鞭永远都只是一个摆设。
“给你，拿去，想抽就抽吧。”宦享把马鞭递给齐遇。
齐小遇同学抬头，瞪了宦享一眼：“古人诚不我欺，原来这个世界上，真的有找抽的人。”
“女朋友想要抽我，那是给我面子，必须要时刻把工具准备好。要不要再给你一副手套？我怕你抽的狠的时候，会伤了你的手。”宦享大有一种越活越回去的架势。
“哈哈哈哈哈哈哈，我这皮糙肉厚的，打铁都没问题，抽你肯定就更加不在话下了。”齐遇谢绝了宦享给她手套的建议。
“如果抽我能让你每天都笑得这么开怀的话，从今天开始，请叫我宦抽抽。”上赶着找抽的宦享大哥哥，也不知道是什么时候，不打一声招呼就上线了。
“我也是服了你了，你一个准天文物理学家，是怎么沦落为找抽专业户的？”齐遇没有接下宦享递过来的马鞭。
一个连自己的马都不舍得抽的人，又怎么可能舍得对自己的男朋友挥舞马鞭？
齐遇喜欢的是打铁，不是打人。
“我也是觉得奇怪，我现在怎么就堕落至此了，小阿遇觉得我还有救吗？”宦享现在牵齐遇的手，已经牵得熟门熟路了。
齐遇可以拒绝任何事情，但拒绝不了宦享大哥哥伸过来的手。
在见到宦享的手之前，齐遇都不知道世界上还有“手控”的人。
她甚至都觉得，人世间最幸福的死法，一定是拉着宦享大哥哥的手，安静地死去。
“宦享哥哥，摇滚伏尔甘刚刚的那组动作，算标准了没有？”齐小遇同学决定要换话题。
宦享大哥哥幼稚起来，齐小遇同学都有些接受无能。
齐遇忽然明白，自家的帅爸爸，在和Ada结婚前后，为什么会有那么大的变化了。
经常都听说，女人真正爱上一个人会变傻，为什么没有人说，男人真正爱上一个人会变弱智？
这绝对是“红果果”的性别歧视。
“这个练习，考量的是马匹对动作的理解和步伐执行的质量，在理解上，我们两个还在磨合，执行的质量，堪称完美。”骑手宦享对【摇滚铁匠】的赞美，溢于言表。
“真的吗？摇滚伏尔甘是不是和他的主人，一样的惊才绝艳？”齐遇很高兴。
她一直都知道【摇滚铁匠】很有天赋。
但是，齐遇又一直担心，心肝小匠匠的天赋，是不是全都被自己“浪费”在了《铁匠之舞》里。
从明星到运动员之间的转变，在人类的世界有多难，在马类的世界，只会比人类的更难。
人的习惯一旦养成，就不好改变，马的习惯更是如此。
一匹马，很难接受不同形式的“二次调教”。
好在，摇滚伏尔甘之前成名的“舞台展现形式”，是完全自由和随心的。
严格算起来，宦享对他的调教，应该算是第一次，而不是已经下达了错误的指令，再强行纠正回来。
“我太难了，我女朋友天天都给我出送命题。”宦享用大拇指在齐遇的手背揉搓了两下，以示抗议，顺带着撒娇。
“又来，宦享小朋友，你今年有没有三岁？”齐遇不知道除了无语，还能再做些什么。
宦享大哥哥难道就不能有一个正常的，二十八岁的，成熟男性的，行为模式。
她明明是找了一个大十岁的男朋友，又不是收养了一个才三岁小男孩。
“我三岁的时候，你还没有出生，不然我也是很愿意变回三岁，看看那时候的你是在干什么的。”宦享大哥哥的话，有些自相矛盾。
“三岁我都是高估你了。”
“不可能，你肯定是低估我了，我要变成十一岁，然后去看一看，一岁的你在干什么。”
“一岁？生活都还不能自理的小姑娘，你要看什么？把屎把尿还是要干什么？这些事儿你能行吗？”
“……”
当齐遇无比认真地想要破坏气氛的时候，“三岁的”宦享小朋友，是没有办法继续幼稚下去的。
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给一匹盛装舞步马做训练，需要关注的常量一共有五个：