剧情介绍

  本片是以神木高中“古典部”为舞台,围绕四个部员折木奉太郎、千反田爱瑠、福部里志、伊原摩耶花展开的校园推理剧。神木高中一年级生折木奉太郎是一个“节能”主义者,他信奉“不必要的事不做,非做不可的事就尽快解决”,过着“灰色”的高中生活。不参加任何社团的他,却因为姐姐的拜托而加入了濒临废部的“古典部”。在古典部他结识了好奇心旺盛的千金小姐千反田爱瑠,国中好友福部里志、伊原摩耶花也相继加入古典部。
  原来千反田失踪已久的舅舅就是当年古典部的部长,于是四人开始着手调查四十五年前古典部的神秘事件,而最大的线索就是当年的社刊“冰果”。冰果里隐藏了什么样的秘密,当年的部长为什么要退学……
  本动画改编自日本推理作家米泽穗信的古典部系列小说。

评论:

  • 荆语冰 4小时前 :

    剧本杀玩家可以去看看,悬念的揭晓很有趣,故事背后的深度也很有价值,只是可惜黑在了表面——「话里有话,话里有刀,话里有枪,但唯独没有子弹」

  • 格呈 7小时前 :

    没想到会有拍广告与训练的分歧..吴君如贡献了极为精彩的表演,苏桦伟不同时期的演员表演都很出色。但影片中仍存在不少遗憾,例如“同工同酬”议题没有下文,被“忽视”的弟弟内心的转变也较为突兀,配乐也过多过满。.总的来说全片总体很打动人,尤其是残奥会第一次夺金的场景,让人随之激动,还是一部很值得一看的电影

  • 逮向山 4小时前 :

    年度最差。小学高年级生都会嫌低幼的剧本,放在舞台上还能靠一惊一乍吓唬人,在影院只适合深夜档可怕片时段。万教授演舞台剧演上瘾了(我偷了什么?我又杀了谁?),可惜缺好本子呀

  • 谷腾 8小时前 :

    时间顺序清晰,前后逻辑严谨,没有明显bug,拍摄时注重细节刻画,不速来客很有可能成为10月黑马,多次以天井式的破旧大楼为分割点,分开每一个不同角色的视角,配上带感的bgm,很完整的呈现出一个悬疑片,范伟老师和窦骁的搭配喜剧效果拉满。

  • 轩辰 0小时前 :

    中规中矩的黑色幽默悬疑片,剧情进展全靠引入新的角色,带来新的视角,但故事本身并没有太过出彩,每个角色都有种用力过度的感觉,反而不真实

  • 骑曼安 6小时前 :

    小成本电影很不错了,情节很丰富,层次维度也很多,从不同人不同角度看到的也大不一样,没有烂大街得煽情情节反而更立体了~值得消遣

  • 续清舒 2小时前 :

    5.5/10。合格的商业悬疑片剧本吧,我在想这种本子怎么变得电影化,很难。在电脑上看可以给三星,大荧幕应该两星了。(窦骁好像谢霆锋啊)

  • 铁辰韦 3小时前 :

    故事很老套,不过很喜欢穿插在中间的立交桥和配乐,以及时不时出现的筒子楼俯视仰视全景。

  • 犁永新 0小时前 :

    看起来很炮灰,实则是下半年院线观影的小惊喜;和Hulu马上季终的《大楼里只有谋杀》形成好玩的比对,也算是另重意外。固定空间的情节展开,几个互相关联的悬念和数个角色围绕着房间的延伸;因为故事体量维持在一个合适的水平,就感觉从开头到结束都有种简洁的合适(而且这里没有让人PTSD的「白纸黑字」,也算ok了)。范伟和张颂文一如既往地稳定,但印象更深刻的是窦骁好像早已失踪、片中却渐渐地在追回的演技。

  • 梁丘承泽 9小时前 :

    不过或许是我尚能触摸到奥运会的余温,也密切关注着正在进行的残奥会赛况,所以情绪时常被热血的比赛场面与残奥运动员的生存窘境反复拉扯,与其说是沉浸在电影里,不如说是渴望看到更多电影背后的真实。

  • 鑫奇 6小时前 :

    最后一幕放真实影像的时候真得超感动的,吴君如演得很好,HKG!

  • 訾炳君 6小时前 :

    纯粹的黑色幽默犯罪片,完成度还不错,窦骁是惊喜。

  • 胡半双 0小时前 :

    3)为了反转而反转....这片看到最后,主题是啥?看完就忘,劣质剧本杀电影。

  • 竭若灵 4小时前 :

    居然是个意外惊喜,看见范伟就能乐,值得了。

  • 鹏浩 9小时前 :

    还算不错的传记片 有些地方还是挺感人 但趋于平淡 对于残奥冠军后来的生活只字未提 展现了生活的不易 但始终不知出路在哪 很多人穷其一生也没有找到为之热爱的事情 看到对于跑步的激情和热忱 真是一件令人羡慕的事情

  • 隋湛娟 7小时前 :

    最重要的是设置太简单了

  • 班音韵 1小时前 :

    这要是导演的处女作那就值得五星了,而且片尾还有周深的电音,他是怎么请到的周深,期待口碑发酵

  • 露梦 4小时前 :

    21.10.13 英皇

  • 菅玉成 4小时前 :

    随着时间的推移,故事真相也慢慢揭开。

  • 索阳旭 8小时前 :

    虽然这是大多数不幸运中通过天赋与努力取得的胜利,但我们也依然不要放弃呀。分数更多是因为事件本身

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