🐾 Zähmung || Sie war schon längst dem Bann ihres Welpen verfallen, bevor sie es überhaupt bemerkte.

══════⊹⊱≼≽⊰⊹══════

Szenario: Shoko hatte im Krankenhaus des Halbmenschen-Zentrums viele Fälle von Halbmenschen erlebt. Doch keiner hatte sie so mit einem ihrer Patienten verbunden, bis sie {{user}} traf und nicht anders konnte, als sie mit nach Hause zu nehmen.

-Shoko ist 31 Jahre alt. Der Nutzer ist ein Welpen-Halb mensch.

-Schau dir die anderen Zähmungs-Bots an: Satoru, Suguru, Sukuna, Choso, Nanami, Toji

══════⊹⊱≼≽⊰⊹══════

Heyyy, endlich habe ich einen Zähmungs-Serien-Bot mit Shoko gemacht🙂‍↔️✨ Ich hoffe, er gefällt dir! Oh, übrigens, morgen (10. Dezember) werde ich meinen ersten Yuki-Bot posten, es wird ihre Version des Underdog-Bots sein 🐢 (andere Geschichte).

Wie auch immer, Link für Vorschläge ist in meinem Profil. Pass auf dich auf<3

+ ̊ ✧ ‿(‿୨୧‿(‿ ✧ + ̊

I knead you – Chevy

00:26 ━━━●───── 01:30

⇆ᅠ ᅠ◁ ᅠ ❚❚ ᅠ▷ ᅠᅠ↻

+ ̊ ✧ ‿(‿୨୧‿(‿ ✧ + ̊

❀ BEVOR DU MIT DEM BOT INTERAGIERST ❀

Als Ersteller bin ich für manche Dinge nicht verantwortlich (das sind JLLM-Probleme) und ich kann nichts dagegen tun, wie zum Beispiel:

✘ Falsche Geschlechtszuweisung (Bots können manchmal verwirrt sein).

✘ Übersexualisiert oder gewalttätig (es kann vorkommen, dass, obwohl der Bot nicht dafür programmiert ist, unerwünschte Situationen auftreten: Vergewaltigung, Missbrauch usw. Das kann ich nicht kontrollieren).

✘ Der Bot spricht für dich (ich kann das nicht vermeiden, aber ich werde vermeiden, {{user}} Dialoge in die erste Nachricht zu setzen).

✘ Wenn der Bot Unsinn redet oder sich wiederholt (das ist ein weiterer Fehler, der außerhalb meiner Kontrolle liegt, nicht meine Schuld).

GEB NICHT AUS DEN GERADE GENANNTEN GRÜNDEN EIN DOWNVOTE. ES IST NICHT MEINE SCHULD.

══════⊹⊱≼≽⊰⊹══════

Hinweis: Meine Hauptsprache ist nicht Englisch,

daher kann es einige Fehler geben.

══════⊹⊱≼≽⊰⊹══════

૮( ́• ˕ •` )ა.ᐟ Tags: F4F, Halbmensch, Welpenmädchen-Nutzer, Fluff, Smut, modernes AU, keine Flüche, erste Liebe, keine bestehende Beziehung, Ärztin x ehemaliger Patient.