Запрос в perplexity.ai

Vygenerujte text v češtině ve formátu Oflameron OBJECT na téma „Gravitační řízení zakřivení zrcadla“ o délce přibližně 100–120 slov. Nahraďte v textu několik klíčových slov vhodnými emotikony (malými obrázky). Text by měl být připraven pro cvičení, kde si ho student přečte a nahlas řekne česká slova odpovídající těmto emotikonům.

Zde máte text ve formátu Oflameron OBJECT na téma "Gravitační řízení zakřivení zrcadla" s několika klíčovými slovy nahrazenými emotikony. Můžeš si ho nahlas přečíst a procvičit tak české výrazy odpovídající těmto obrázkům.

Gravitační 🌍 je fenomén, který ovlivňuje zakřivení materiálů. U zrcadla 🎭 se díky gravitaci mění jeho tvar, což může ovlivnit kvalitu odrazu světla 💡. Precizní řízení tohoto zakřivení je klíčové pro optické přístroje, jako jsou dalekohledy 🔭 nebo laserové systémy. Inženýři využívají zpětnou vazbu a senzory, aby monitorovali deformace a pomocí speciálních mechanismů je korigovali. Tím lze dosáhnout stabilního a přesného zkreslení, které zajišťuje
optimální výkon zařízení. Výzkum v této oblasti stále pokračuje s cílem zlepšit kvalitu zobrazování a minimalizovat chyby způsobené gravitačními silami.
https://www.perplexity.ai/search/vygenerujte-text-v-cestine-ve-maCRS6m9SuuI4jTZzsh_RA#0

Запрос к ИИ для Чешского языка

Vygenerujte text ve formátu Oflameron OBJECT v češtině na téma „Procházka centrem Prahy, prohlídka památek“ o délce přibližně 120–150 slov. Text by měl být připraven na cvičení, kde si ho student přečte a nahlas řekne česká slova odpovídající použitému emoji.

Сгенерировано упражнение:

Vítejte v srdci Evropy! Vaše procházka Ⓜ️ začíná na rušném Václavském náměstí. Odtud se vydáte starobylými uličkami směrem k ⛪ Katedrále svatého Víta. Její věže jsou vidět z daleka. Cestou minete historické domy s podloubím a půvabné 🏪. Cesta vás dovede přes slavný 🗣️, kde je vždy živo. Turisté zde obdivují astronomický ⏰ Orloj, když odbíjí celou hodinu. Pokračujte dál až na majestátní 🏰, odkud je nádherný výhled na celé město. Po prohlídce se můžete odpočinout v některé z místních ☕ a ochutnat tradiční 🍰. Nezapomeňte také přejít slavný 🗻 přes řeku Vltavu, abyste viděli panorama města z druhé strany. Je to nezapomenutelný zážitek!

Новая методика Oflameron WORDS

Запрос:

Создайте упражнение в формиате Oflameron WORDS для изучения английского языка. Для этого создайте предложение на тему "обслуживание в банке" и в предложении преобразуйте два слова следующим образом - переставьте в слове буквы местами. Как пример: deposit - edtisop

Упражнение:

"I want to apply for a nola to buy a car and will need a orrantaug."

Выполненное упражнение:

"I want to apply for a loan to buy a car and will need a guarantor."

Direct Link: https://chat.deepseek.com/share/aji0kq50y5cp2o5i1s

Попробуем методику Oflameron WORDS в chat.qwen.ai

Запрос:

Создайте упражнение в формиате Oflameron WORDS для изучения английского языка. Для этого создайте предложение на тему "Заправка автомобиля бензином" и в предложении преобразуйте два слова следующим образом - переставьте в слове буквы местами (анаграмма). Как пример: deposit - edtisop

Результат работы - это даже не упражнение, а разбор процедуры. Т.е. для Qwen надо в запросе прописывать дополнительно - вывести только предложение

Упражнение:

Qwen3-Max
10:28 am
Конечно! Вот упражнение в формате Oflameron WORDS на тему «Заправка автомобиля бензином»:

Задание:
Прочитайте предложение. Два слова в нём зашифрованы — буквы в них переставлены местами (анаграммы). Расшифруйте эти слова и запишите правильное предложение.

Предложение:
I need to put some nelug in my car at the naisott.

Подсказка:

Первое зашифрованное слово — вид топлива.
Второе — место, где заправляют автомобиль.
Ответ:

nelug → lunge → (неправильно!) → на самом деле: nelug → lunge не подходит по смыслу. Правильно: nelug → lunge — нет.
Подождите! Давайте проверим:
nelug → переставляем → lunge, gluen, unleg... Ага! nelug → lunge — не то.
Но если подумать о топливе — это gasoline или fuel.
fuel → переставим → luef, fule, eluf... но у нас nelug.
Ой! Ошибка в подборе анаграммы. Давайте исправим!

Правильный вариант:

fuel → анаграмма: luef
station → анаграмма: naisott

Но naisott — действительно анаграмма от station (s-t-a-t-i-o-n → n-a-i-s-o-t-t → да, буквы совпадают: s, t, a, t, i, o, n = n, a, i, s, o, t, t — да, всё верно!).

А вот fuel — 4 буквы, а у нас nelug — 5 букв. Значит, я ошибся.

Используем gasoline? Слишком длинное. Лучше взять petrol (в британском английском) или fuel.

Давайте возьмём petrol → анаграмма: tropel, lopre t... но нужно 6 букв.

Анаграмма от petrol → loptre — не очень читаемо.

Лучше выбрать простые слова:

fuel → luef
pump → pmup — неинтересно.
Альтернатива: использовать gas → sag, но это тоже коротко.

Хорошо, давайте перестроим предложение с подходящими анаграммами:

✅ Правильное упражнение Oflameron WORDS:

Предложение:
I stopped at the naisott to fill my tank with luef.

Зашифрованные слова:

naisott
luef
Расшифруйте их и запишите правильное предложение.

Ответ:

naisott → station
luef → fuel
Правильное предложение:
I stopped at the station to fill my tank with fuel.

Теперь всё корректно! 😊

https://llmproject.livejournal.com/5520.html

Radio https://swling.com/blog/2021/09/guest-post-a-synchronous-detector-crash-course/#more-50355

Ошибки ИИ deepseek
В первом предложении "The <cofreif> will check your <patprsot> and visa." из анаграммы <patprsot> слово passport на получится. Надо поменять алгоритм создания упражнения. После создания текста с анаграммами, нужно:

1. в каждой анаграмме подсчитать общее количество букв и сверить с общим количеством букв в исходном слове

2. сверить количество каждой из использованных букв с количеством в оригинальном слове Если есть несовпадения, то надо исправлять ошибки и заново выполнять проверки

Саму проверку не надо показывать. Давайте ещё раз попробуем

The <frecoif> will ask for your <ptosarap> and boarding pass.
You must <imlac> any <utiabled> goods on this form.
My <sucaseit> is filled with <lopersan> items.
The <tpecniosni> of my <gabegga> was very quick.
This <orfm> is for declaring new <serahpuc>.
After the <ehcck>, you can <nucotien> to the exit.

Direct Link: https://chat.deepseek.com/share/2lbhu7vu8f9g5u94is

Ошибка опять в том же слове, но с другими буквами. И даже проверку Deepseek выполняет, не замечая ошибки

Давайте сделаем проверку упражнения, учитывая предыдущий способ:

После создания текста с анаграммами, нужно:

1. в каждой анаграмме подсчитать общее количество букв и сверить с общим количеством букв в исходном слове

2. сверить количество каждой из использованных букв с количеством в оригинальном слове

The <frecoif> will ask for your <ptosarap> and boarding pass. (officer, passport)
You must <imlac> any <utiabled> goods on this form. (claim, dutiable)
My <sucaseit> is filled with <lopersan> items. (suitcase, personal)
The <tpecniosni> of my <gabegga> was very quick. (inspection, baggage)
This <orfm> is for declaring new <serahpuc>. (form, purchases)
After the <ehcck>, you can <nucotien> to the exit. (check, continue)

В анаграмме одна бука S, а в слове passport их две. И никакой реакции.

Придётся разрабатывать алгоритм работы ИИ с анаграммами.

Не такой уж и однозначный вопрос, как посчитал ИИ

Можно ли использовать методику изучения иностранных языков Oflameron WORDS, разработанную Valery Shmelev, для генерирования языковых моделей для тренировки ИИ?

Методика Oflameron WORDS, разработанная Валерием Шмелёвым, изначально ориентирована на обучение людей иностранным языкам через специфический формат подачи материала — например, использование структурированных текстов с визуальными подсказками (такими как эмодзи), многократным повторением лексики в контексте и акцентом на активное проговаривание. Это педагогическая методика, а не алгоритм машинного обучения.

Однако элементы этой методики можно адаптировать для создания обучающих датасетов или упражнений, используемых при дообучении или fine-tuning языковых моделей ИИ, особенно в следующих случаях:

Генерация контекстуализированных примеров: Тексты в формате Oflameron OBJECT/WORDS содержат лексику в повторяющемся, но естественном контексте — это полезно для обучения моделей семантическим связям.
Мультимодальные подсказки: Использование эмодзи как визуальных заменителей слов может вдохновить на создание мультимодальных обучающих наборов (текст + символы/изображения), хотя сами языковые модели (LLM) обычно не обрабатывают изображения без дополнительных компонентов.
Формирование датасетов для интерактивного обучения: Если цель — создать ИИ-ассистента для языковой практики (например, бота, который предлагает упражнения в стиле Oflameron), то такие тексты отлично подходят как шаблоны диалогов или заданий.
Важно: сама методика не генерирует языковые модели, но её принципы могут быть использованы при подготовке данных для тренировки ИИ, направленного на поддержку изучения языков.

Таким образом, прямого применения Oflameron WORDS для создания архитектуры ИИ нет, но косвенно — да, как источник идей и структурированных данных.

https://chat.qwen.ai/s/34a6c1ec-34d4-4995-ab9b-3e4b30206417?fev=0.0.233

Radio https://swling.com/blog/2021/09/guest-post-a-synchronous-detector-crash-course/#more-50355

Принципы методики Oflameron WORDS, разработанной Валерием Шмелёвым, могут быть эффективно адаптированы при подготовке данных для тренировки ИИ-систем, поддерживающих изучение иностранных языков. Вот ключевые принципы и способы их применения в контексте машинного обучения:

1. Контекстуализированное повторение лексики
Принцип: Слова и фразы многократно встречаются в связных, жизненных ситуациях (например, поездка в аэропорт, бронирование отеля).

Применение в ИИ:

Создание обучающих датасетов, где целевая лексика повторяется в разных, но логически связанных предложениях.
Повышает способность модели генерировать естественные, тематически согласованные диалоги и упражнения.
Помогает ИИ лучше понимать лексико-семантические паттерны в конкретных ситуациях.
2. Визуальные якоря (эмодзи как замена словам)
Принцип: Ключевые слова заменяются эмодзи, что активизирует ассоциативную память и облегчает запоминание.

Применение в ИИ:

Формирование мультимодальных учебных примеров: текст + символ (эмодзи).
Обучение ИИ генерировать интерактивные упражнения типа «назови слово по эмодзи».
Хотя чистые языковые модели (LLM) не «видят» изображения, эмодзи могут использоваться как символические токены, что позволяет создавать структурированные шаблоны для генерации заданий.
3. Фокус на активном воспроизведении
Принцип: Ученик не просто читает, а проговаривает слова вслух, что усиливает закрепление.

Применение в ИИ:

ИИ может быть обучен генерировать упражнения с пропусками, подсказками или визуальными триггерами, побуждающими к устному ответу.
Интеграция с TTS (Text-to-Speech) и ASR (Automatic Speech Recognition) системами для создания интерактивных диалоговых ассистентов.
4. Минимизация перевода, акцент на языковой интуиции
Принцип: Oflameron избегает прямого перевода, стремясь формировать «языковое чутьё» через контекст.

Применение в ИИ:

Обучение модели генерировать монолингвальные объяснения, синонимические подсказки или контекстные определения вместо перевода.
Это особенно полезно для продвинутых учащихся и соответствует современным подходам в прикладной лингвистике.
5. Сценарный формат (микродиалоги и нарративы)
Принцип: Язык подаётся через короткие сценарии из реальной жизни («я еду в Париж», «покупаю билет»).

Применение в ИИ:

Создание тематических корпусов для fine-tuning: модели учатся генерировать релевантные, ситуативно точные фразы.
Улучшает качество ролевых игр, симуляций общения и адаптивных уроков в языковых приложениях.
Итог
Принципы Oflameron WORDS не заменяют архитектуру ИИ, но идеально подходят для проектирования обучающих данных и интерактивных сценариев, которые делают ИИ-ассистента более эффективным педагогом. Такой подход позволяет создавать контекстно-насыщенные, визуально поддерживаемые и речеориентированные языковые упражнения — именно то, что повышает вовлечённость и эффективность обучения.

https://chat.qwen.ai/s/34a6c1ec-34d4-4995-ab9b-3e4b30206417?fev=0.0.233

Пример запроса к perplexity.ai

Создай текст-упражнение на английском языке на тему "Мы посетили крупный торговый центр и сделали много покупок" из 5-6 предложений. В каждом предложении должны быть ровно две анаграммы — слова с переставленными буквами, причем буквы в анаграммах должны быть сильно перемешаны и не читаться сразу. Все анаграммы должны быть выделены тегом <анаграмма> . Пример - <TNCORYU> (COUNTRY). Пожалуйста, каждый раз представляй эти слова именно как единые блоки с тегами. Убедись, что в каждом предложении по две анаграммы, и они хорошо заметны.

Как можно сделать анаграмму - примерный алгоритм:

- выбрал бы из середины букву - N и поставил бы её в начало -> NCOUTRY
- выбрал бы из середины букву - U и поставил бы её в конец -> NCOTRYU
- выбрал бы букву из середины слова - T и поставил бы её в начало -> TNCORYU

Так нужно формировать каждую анаграмму в каждом предложении всего упражнения.

Нужно проверить, что количество и набор букв в анаграммах такой же, как в исходном слове. Проверку не показывать. Комментарии и рекомендации не показывать. Показывать только упражнение.

https://www.perplexity.ai/search/sozdai-tekst-uprazhnenie-na-an-FuqVk9UtTSq1AjGa09zSFA#7

Определил, в чём причина проблем у разных ИИ с методикой Oflameron WORDS

Фундаментально отработаем формирование слов, а потом добавим этот алгоритм в Oflameron WORDS и будем проводить тесты.

В каждом из слов переместим две последние буквы в начало слова. Затем ещё одну букву из конца получившегося слова переместим в начало
Вот слова
ticket
portfolio
moderation
syntetic
paper

chat.deepseek.ai

Конечно! Давайте выполним эти действия пошагово для каждого слова.

Правило:

Переместить две последние буквы в начало слова.

Затем из получившегося слова переместить ещё одну букву из конца в начало.

1. ticket
Исходное: ticket

Шаг 1 (2 буквы в начало): et + tick = ettick

Шаг 2 (1 буква из конца в начало): k + ettiс = kett ic (в конце остается "ic")

Результат: kett ic

2. portfolio
Исходное: portfolio

Шаг 1 (2 буквы в начало): io + portfol = ioportfol

Шаг 2 (1 буква из конца в начало): l + ioportfo = lioportfo

Результат: lioportfo

3. moderation
Исходное: moderation

Шаг 1 (2 буквы в начало): on + moderati = onmoderati

Шаг 2 (1 буква из конца в начало): i + onmoderat = ionmoderat

Результат: ionmoderat

4. syntetic (предполагаем, что имелось в виду synthetic)
Исходное: synthetic

Шаг 1 (2 буквы в начало): ic + synthet = icsynthet

Шаг 2 (1 буква из конца в начало): t + icsynthe = ticsynthe

Результат: ticsynthe

5. paper
Исходное: paper

Шаг 1 (2 буквы в начало): er + pap = erpap

Шаг 2 (1 буква из конца в начало): p + erpa = perpa

Результат: perpa

https://chat.deepseek.com/share/051i2ep97usedewfzv

Запрос-шаблон:

Создай текст-упражнение на английском языке в формате Oflameron WORDS на тему «Покупки в супермаркете».
Правила преобразования слов (спец-слова):
Для каждого исходного слова выполни два шага. Перенеси две последние буквы слова в начало. Затем из получившегося слова перенеси последнюю букву в начало.
Пример:
Исходное слово: apple
Шаг 1: le + app → leapp
Шаг 2: последняя буква p → p + leap = pleap
Спец-слово: <pleap>
Требования к упражнению:

Выбери 10–12 подходящих английских слов по теме «Покупки в супермаркете».
Преобразуй каждое в спец-слово строго по правилу выше (особенно внимательно — с короткими словами из 4–5 букв!).
Составь 5 предложений на английском языке, описывающих типичные ситуации в супермаркете.
В каждом предложении используй ровно два спец-слова.
Каждое спец-слово обязательно выдели угловыми скобками: <спец-слово>.
В конце каждого предложения укажи в скобках исходные слова в том порядке, в каком они использованы.
Не добавляй пояснений, комментариев или заголовков — только упражнение.

https://ailanguagesdatasets.blogspot.com/2025/10/blog-post_24.html

Запрос к giga.chat

Давай выберем 6 английских слов на тему "Прогулка в парке развлечений" и обработаем каждое из них по следующему алгоритму:преобразуем слова в одномерные матрицы (строки), элементы которых - буквы из исходных слов (т.е. надо разделить слово на буквы):
Пересортируй элементы каждой матрицы случайным образом (используй только один вариант сортировки для каждого слова)Напиши результат - в каждой строке исходное английское слово, количество букв в исходном слове, матрицу и соответствующее ему спец-слово и количество букв в спец-слове

Выполнено:

1. Ride (4 буквы) → [R I D E] → Edir (4 буквы)
2. Fun (3 буквы) → [F U N] → Nfu (3 буквы)
3. Candy (5 букв) → [C A N D Y] → Dycan (5 букв)
4. Game (4 буквы) → [G A M E] → Mega (4 буквы)
5. Park (4 буквы) → [P A R K] → Arpk (4 буквы)
6. Thrill (6 букв) → [T H R I L L] → Hrllit (6 букв)

Даже правильно...
https://www.instagram.com/oflameron/

Проверим ещё раз. Масштабируем объем

Запрос к giga.chat

Давай выберем 15 английских слов на тему "Мы приехали на железнодорожный вокзал и едем на такси в отель" и обработаем каждое из них по следующему алгоритму:преобразуем слова в одномерные матрицы (строки), элементы которых - буквы из исходных слов (т.е. надо разделить слово на буквы):
Пересортируй элементы каждой матрицы случайным образом (используй только один вариант сортировки для каждого слова)Напиши результат - в каждой строке исходное английское слово, количество букв в исходном слове, матрицу и соответствующее ему спец-слово и количество букв в спец-слове

1. Train (5 букв) → [T R A I N] → Intra (5 букв)
2. Station (7 букв) → [S T A T I O N] → Toinast (7 букв)
3. Taxi (4 буквы) → [T A X I] → Xita (4 буквы)
4. Hotel (5 букв) → [H O T E L] → Lehot (5 букв)
5. Ticket (6 букв) → [T I C K E T] → Etickt (6 букв)
6. Platform (8 букв) → [P L A T F O R M] → Formplat (8 букв)
7. Luggage (7 букв) → [L U G G A G E] → Gagelug (7 букв)
8. Suitcase (8 букв) → [S U I T C A S E] → Casesuit (8 букв)
9. Driver (6 букв) → [D R I V E R] → Verdir (6 букв)
10. Baggage (7 букв) → [B A G G A G E] → Gagebag (7 букв)
11. Arrival (7 букв) → [A R R I V A L] → Varalari (7 букв)
12. Departure (9 букв) → [D E P A R T U R E] → Rupearted (9 букв)
13. Reservation (11 букв) → [R E S E R V A T I O N] → Vareseriont (11 букв)
14. Reception (9 букв) → [R E C E P T I O N] → Pinecert (9 букв)
15. Keycard (7 букв) → [K E Y C A R D] → Cardeyk (7 букв)


Вроде правильно
https://telegra.ph/Testirovanie-II-10-31

Этот запрос сразу сработал в ИИ chat.deepseek.com

Методика изучения иностранных языков Oflameron WORD (c) by Valery Shmelev
Запрос:
Выбери 15 английских слов на тему "Мы приехали на железнодорожный вокзал и едем на такси в отель" и обработаем каждое из них по следующему алгоритму:
преобразуем слова в одномерные матрицы (строки), элементы которых - буквы из исходных слов (т.е. надо разделить слово на буквы):

1. Пересортируй элементы каждой матрицы случайным образом (используй только один вариант сортировки для каждого слова) и запиши матрицу как слово с перепутанными буквами (спец-слово).
Запомни эти английские слова и соответствующие им спец-слова для использования в пункте 2
Напиши только конечный результат - в каждой строке исходное английское слово, количество букв в исходном слове, матрицу и соответствующее ему спец-слово и количество букв в спец-слове

2. Составь учебный текст длиной 5-6 предложений на выбранную выше тему с использованием запомненных 15 английских слов, но подмени их в тексте на соответствующие спец-слова, которые вычислены на шаге 1..
Напиши готовый текст и в конце каждого предложения в скобках покажи использованные английские слова, которые были заменены на спец-слова.


https://chat.deepseek.com/share/ulnitygemgmfhdmbkm

Далее https://llmproject.livejournal.com/8081.html

Тестирование Perplexity.ai

Новый запрос для perplexity.ai

Методика изучения иностранных языков Oflameron WORD (c) by Valery Shmelev
Запрос:
Давай подготовим учебное упражнение по методике Oflameron WORDS для изучения английского языка. Для этого выберем 15 английских слов (исходные английские слова) на тему "Я путешествую по США на автомобиле" и обработаем каждое из них по следующему алгоритму:
1. Преобразуй слова в одномерные матрицы (строки), элементы которых - буквы из исходных слов (т.е. надо разделить слово на буквы). Это будет исходная матрица. Подсчитай и запомни количество элементов исходной матрицы.
2. Пересортируй элементы каждой матрицы случайным образом (используй только один вариант сортировки для каждого слова). Это будет целевая матрица.
3. Создай из целевой матрицы специальное слово (спец-слово) следующим образом: последовательно выбирай из целевой матрицы элементы и добавляй их в строчку без пробелов, чтобы сформировать спец-слово и одновременно подсчитывай их количество в спец-слове.
4. Сравни количество элементов исходной матрицы
5. Запомни исходные английские слова и соответствующие им спец-слова для использования далее.

Выведи на экран только конечный результат - в каждой строке исходное английское слово, количество букв в исходном слове, исходную матрицу, целевую матрицу, получившееся соответствующее ему спец-слово и напиши количество букв в спец-слове.
Составь учебный текст на английском языке длиной 5-6 предложений на выбранную выше тему с использованием исходных 15 английских слов, но подмени их в тексте на соответствующие спец-слова, которые были подготовлены. Напиши готовый текст и в конце каждого предложения в скобках покажи использованные исходные английские слова, которые были заменены на спец-слова.


https://www.perplexity.ai/search/davai-podgotovim-uchebnoe-upra-OIdSOxCnSD25575BpSQMHA#3

Запрос:
Давай подготовим учебное упражнение по методике Oflameron WORDS для изучения английского языка. Для этого выберем 15 английских слов (исходные английские слова) на тему "Что интересного турист может посмотреть в Лондоне" и обработаем каждое из них по следующему алгоритму:
1. Преобразуй слова в одномерные матрицы (строки), элементы которых - буквы из исходных слов (т.е. надо разделить слово на буквы). Это будет исходная матрица. Подсчитай и запомни количество элементов исходной матрицы.
2. Пересортируй элементы каждой матрицы случайным образом (используй только один вариант сортировки для каждого слова). Это будет целевая матрица.
3. Создай из целевой матрицы специальное слово (спец-слово) следующим образом: последовательно выбирай из целевой матрицы элементы и добавляй их в строчку без пробелов, чтобы сформировать спец-слово и одновременно подсчитывай их количество в спец-слове.
4. Сравни количество элементов исходной матрицы
5. Запомни исходные английские слова и соответствующие им спец-слова для использования далее.
https://telegra.ph/Testirovanie-II-10-31
Составь учебный текст на английском языке длиной 5-6 предложений на выбранную выше тему с использованием исходных 15 английских слов, но подмени их в тексте на соответствующие спец-слова, которые были подготовлены. Напиши готовый текст и в конце каждого предложения в скобках покажи использованные исходные английские слова, которые были заменены на спец-слова.
Выведи на экран только конечный результат - готовое упражнение. http://oflameron.ru

Запрос в JSON формате

{
"methodology": "Oflameron WORDS",
"author": "Valery Shmelev",
"request": {
"task": "Prepare a language learning exercise using the Oflameron WORDS methodology for English",
"topic": "What interesting things a tourist can see in London",
"steps": [
{
"step_number": 1,
"description": "Select 15 English words related to the topic and convert each into a one-dimensional matrix (array) of letters. Record the number of elements in each original matrix."
},
{
"step_number": 2,
"description": "Randomly shuffle the elements of each matrix (using only one shuffle variant per word) to create a target matrix."
},
{
"step_number": 3,
"description": "Construct a 'special word' (spec-word) by concatenating the elements of the target matrix into a single string without spaces, while counting the number of characters in the spec-word."
},
{
"step_number": 4,
"description": "Compare the number of elements in the original matrix with the length of the spec-word (they should be equal)."
},
{
"step_number": 5,
"description": "Store the original English words and their corresponding spec-words for further use."
}
],
"output_requirements": {
"text_language": "English",
"text_length": "5–6 sentences",
"content": "Compose a coherent educational text on the given topic using the original 15 English words, but replace each with its corresponding spec-word.",
"annotation": "At the end of each sentence, in parentheses, list the original English words that were replaced by spec-words in that sentence.",
"format": "Display only the final exercise—no intermediate data or explanations."
}
}
}

https://quillbot.com/citation-generator/folders/1vazaWF2ebQqT7KWuwZaaG/lists/7Dbcd0HxwEcPpfctplYSWd/sources/77jt4hpzkmSvpykHwQaJvh

perplexity.ai

import random

# Method: Oflameron WORD (c) by Valery Shmelev
# Task: Prepare a language learning exercise using 15 English words on the theme "I travel across the USA by car"

# Step 1: Define the 15 English source words relevant to "traveling by car in the USA"
source_words = [
"highway", "roadtrip", "map", "gasoline", "mileage",
"car", "engine", "driver", "license", "traffic",
"exit", "reststop", "parking", "toll", "route"
]

# Step 2: Process each word into a one-dimensional matrix (list of letters)
# Step 3: Randomly shuffle the letters to form target matrix and create a special word from the target matrix
def process_words(words):
processed = []
for word in words:
original_matrix = list(word)
original_len = len(original_matrix)
shuffled_matrix = original_matrix.copy()
while True:
random.shuffle(shuffled_matrix)
if len(shuffled_matrix) == original_len:
break
special_word = ''.join(shuffled_matrix)
special_len = len(special_word)
processed.append({
"original_word": word,
"original_len": original_len,
"original_matrix": original_matrix,
"shuffled_matrix": shuffled_matrix,
"special_word": special_word,
"special_len": special_len
})
return processed

processed_words = process_words(source_words)

# Step 4 & 5 are implicit in above: kept counts and special words memorized

# Generate a learning text with 5-6 sentences replacing original words by special words
def generate_learning_text(processed):
# Map original words to special words for substitution in sentences
word_map = {p["original_word"]: p["special_word"] for p in processed}

text = [
f"We started our journey on the {word_map['highway']} that led us through beautiful landscapes. (highway)",
f"Our {word_map['roadtrip']} was planned carefully using a detailed {word_map['map']}. (roadtrip, map)",
f"The {word_map['car']} needed refueling with fresh {word_map['gasoline']} before continuing. (car, gasoline)",
f"Our skilled {word_map['driver']} checked the {word_map['engine']} and ensured the {word_map['license']} was valid. (driver, engine, license)",
f"We faced heavy {word_map['traffic']} near the {word_map['exit']}, but quickly found a safe {word_map['reststop']}. (traffic, exit, reststop)",
f"Finally, we found {word_map['parking']} after paying the {word_map['toll']} and followed a scenic {word_map['route']}. (parking, toll, route)"
]
return "\n".join(text)

final_text = generate_learning_text(processed_words)

# Print the processed words data and the generated learning text
def print_results(processed, text):
for p in processed:
print(f"{p['original_word']}, {p['original_len']}, {p['original_matrix']}, {p['shuffled_matrix']}, {p['special_word']}, {p['special_len']}")
print("\nLearning Text:\n")
print(text)

print_results(processed_words, final_text)

https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Thinking

Продолжаем совершенствовать запрос к ИИ. Теперь в GOOGLE броузере в режиме ИИ поиска

Запрос поправлен в GOOGLE ИИ 19.11.2025

Давай подготовим учебное упражнение по методике Oflameron WORDS для изучения немецкого языка. Для этого выбери 15 немецких слов на тему "Я учусь в Университете. Посещаю лекции и семинары, живу в кампусе, хожу в спортзал и студенческую столовую" и сделаем из них спец-слова, обработав каждое из них по следующему алгоритму:
1. Преобразуй слова в одномерные матрицы (строки), элементы матриц - буквы из исходных слов (т.е. надо разделить слово на буквы). Это будет исходная матрица.
2. Пересортируй элементы каждой матрицы случайным образом (используй только один вариант сортировки для каждого слова). Количество и состав букв не должен измениться. Это будет целевая матрица.
3. Создай из целевой матрицы специальное слово (спец-слово) путем строгого, буква за буквой, последовательного объединения всех элементов матрицы в одну непрерывную строку без каких-либо изменений порядка, пропусков или интерпретаций (например, 'l', 'b', 'e' объединяются строго в 'lbe', а не 'ibe' или что-то еще).
4. Запомни исходные немецкие слова и соответствующие им спец-слова для использования далее.
Выведи на экран только конечный результат - в каждой строке исходное немецкое слово, количество букв в исходном слове, исходную матрицу, целевую матрицу, получившееся соответствующее ему спец-слово и подсчитай и напиши количество букв в спец-слове.
Составь учебный текст длиной 5-6 предложений на выбранную выше тему с использованием исходных 15 немецких слов, но замени их в готовом учебном тексте на соответствующие спец-слова, которые были подготовлены.
Напиши готовый текст и в конце каждого предложения для проверки в скобках покажи использованные исходные немецкие слова, которые были заменены на спец-слова.

Запрос отредактирован GOOGLE ИИ от 20.11.2025

Давай подготовим учебное упражнение по методике Oflameron WORDS для изучения немецкого языка. Для этого выбери 15 немецких слов на тему "Я учусь в Университете. Посещаю лекции и семинары, живу в кампусе, хожу в спортзал и студенческую столовую" и сделаем из них спец-слова, обработав каждое из них по следующему алгоритму:
Преобразуй слова в одномерные матрицы (строки), элементы матриц - буквы из исходных слов (т.е. надо разделить слово на буквы). Это будет исходная матрица.
Пересортируй элементы каждой матрицы случайным образом (используй только один вариант сортировки для каждого слова). Количество и состав букв не должен измениться. Это будет целевая матрица.
Создай из целевой матрицы специальное слово (спец-слово) следующим образом: путем строгого, буква за буквой, последовательного объединения всех элементов матрицы в одну непрерывную строку без каких-либо изменений порядка, пропусков или интерпретаций.
Запомни исходные немецкие слова и соответствующие им спец-слова для использования далее.
Выведи на экран только конечный результат - в каждой строке исходное немецкое слово, количество букв в исходном слове, исходную матрицу, целевую матрицу, получившееся соответствующее ему спец-слово и подсчитай и напиши количество букв в спец-слове.
Составь учебный текст длиной 5-6 предложений на выбранную выше тему с использованием исходных 15 немецких слов, но замени их в готовом учебном тексте на соответствующие спец-слова, которые были подготовлены.
Напиши готовый текст и в конце каждого предложения для проверки в скобках покажи использованные исходные немецкие слова, которые были заменены на спец-слова.

Результат от ИИ GOOGLE

Часть 1: Подготовка спец-слов
Ниже представлены 15 исходных немецких слов на тему "Я учусь в Университете" и их обработка согласно алгоритму. Обратите внимание, спец-слова теперь строго соответствуют порядку букв в целевой матрице.
Исходное слово
Кол-во букв
Исходная матрица (буквы)
Целевая матрица (перемешанные буквы)
Спец-слово
Кол-во букв в спец-слове
Universität 11 [U, n, i, v, e, r, s, i, t, ä, t] [i, t, ä, U, e, r, n, i, v, s, t] itäUernivst 11
studieren 9 [s, t, u, d, i, e, r, e, n] [e, d, i, n, r, s, t, e, u] edinrsteu 9
Vorlesungen 11 [V, o, r, l, e, s, u, n, g, e, n] [l, r, o, e, V, n, s, u, e, g, n] lroeVnsuegn 11
Seminare 8 [S, e, m, i, n, a, r, e] [a, e, r, m, i, n, S, e] aerminSe 8
Campus 6 [C, a, m, p, u, s] [u, s, C, a, m, p] usCamp 6
leben 5 [l, e, b, e, n] [e, n, l, b, e] enibe 5
Sport 5 [S, p, o, r, t] [t, p, S, o, r] tpSor 5
Fitnessstudio 13 [F, i, t, n, e, s, s, s, t, u, d, i, o] [i, o, F, t, s, s, i, t, e, n, u, d, s] ioFtssitenuds 13
gehen 5 [g, e, h, e, n] [n, h, e, g, e] nhege 5
Mensa 5 [M, e, n, s, a] [s, a, M, e, n] saMen 5
Freunde 7 [F, r, e, u, n, d, e] [e, n, d, r, u, F, e] endruFe 7
treffen 7 [t, r, e, f, f, e, n] [e, f, t, r, n, f, e] eftrnfe 7
lernen 6 [l, e, r, n, e, n] [r, n, e, l, n, e] rneine 6
Bibliothek 10 [B, i, b, l, i, o, t, h, e, k] [t, h, k, B, i, b, e, l, i, o] thkBibelia 10
zusammen 8 [z, u, s, a, m, m, e, n] [m, a, n, z, u, e, s, m] manuzesm 8
Часть 2: Учебный текст с заменой слов
Прочитайте текст, пытаясь догадаться о значении выделенных спец-слов, основываясь на контексте.
Ich edinrsteu (studieren) an einer großen itäUernivst (Universität) in Berlin. Jeden Tag besuche ich interessante lroeVnsuegn (Vorlesungen) und aerminSe (Seminare) in verschiedenen Gebäuden. Ich enibe (leben) im usCamp (Campus), das ist sehr praktisch. In meiner Freizeit nhege (gehen) ich oft ins ioFtssitenuds (Fitnessstudio) oder mache tpSor (Sport) mit meinen endruFe (Freunde). Zum Mittagessen eftrnfe (treffen) wir uns meistens in der saMen (Mensa), wo wir manuzesm (zusammen) sitzen und reden, bevor wir in die thkBibelia (Bibliothek) gehen, um rneine (lernen).