О, моя Кым-би 1 сезон смотреть онлайн

Смотреть дораму О, моя Кым-би (2016) онлайн в хорошем качестве 720-1080 HD, бесплатно на русском языке
Oh mai Geum-bi
2016, Корея Южная
Сезоны:
1 сезон
Количество серий:
16
Качество:
FHD (1080p)
Перевод:
SoftBox, Оригинал (+субтитры)

Сюжет разворачивается вокруг маленькой девочки по имени Кым-би, страдающей от тяжелого генетического заболевания, которое называют детской болезнью Альцгеймера. Этот прогрессирующий недуг не дает нормально работать её памяти. В связи с некоторыми обстоятельствами опекунство над ней приходится взять Хви-Чолю — отцу девочки, который привык зарабатывать на жизнь с помощью продажи поддельных картин. Со временем забота о дочери начинает придавать новый смысл жизни для мужчины, который и подозревать не мог, что в нём осталось что-то светлое.

Подробнее..

О дораме «О, моя Кым-би»

Приветствуем вас на странице дорамы под названием «О, моя Кым-би» (оригинальное название — «Oh mai Geum-bi») 2016 года от режиссёра Ан Джун-ён, Ким Ён-джо.

Здесь вы найдете аннотацию и краткое описание сюжета, отзывы и оценки зрителей.

На нашем сайте dorame-cklyb.ru вы можете смотреть все онлайн, бесплатно в хорошем качестве, без регистраций и СМС. После просмотра вы можете оставить свой отзыв.

«О, моя Кым-би» — это увлекательное творение киноиндустрии Корея Южная от талантливого режиссёра Ан Джун-ён, Ким Ён-джо, презентовано в 2016 году, дорама снята в жанре Драмы, зарубежные , входит в подборку: Сериалы 2016 года, Сериалы про детей, Сериалы про семью .

Съёмки дорамы «О, моя Кым-би» завершены, доступно для просмотра 1 сезон.

Уже сейчас вы можете смотреть ее в украинской и русской озвучке онлайн, в HD 720 – 1080p качестве

Зрители оценивают дорама «О, моя Кым-би» на всемирно известной платформе Internet Movie Database (IMDb) в 7.8 баллов .

Рейтинг на этих платформах поможет зрителю оценить их качество. Он позволяет выбрать интересный контент, избежать неудачных картин и узнать, насколько дорама популярен и хорошо принят. Кроме того, рейтинги влияют на репутацию , используются для персонализированных рекомендаций и помогают создателям лучше понимать предпочтения аудитории.