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).

Для программистов на Android JAVA - полный проект приложения

Краткое описание того, что было реализовано:
✅ Полнофункциональное Android приложение для генерации учебных упражнений по немецкому языку
✅ Интеграция с DeepSeek AI API для создания контента по методу Oflameron WORDS
✅ Асинхронные запросы с индикацией загрузки
✅ Обработка ошибок и статусов ответов
✅ Удобный интерфейс с прокруткой для длинных текстов

Ключевые особенности:
Автоматическая генерация 15 немецких слов по теме университета

Преобразование слов в матрицы символов и создание специальных слов

Связный текст с заменой оригинальных слов на сгенерированные

Система проверки с отображением замен в скобках

Для запуска не забудьте:
Заменить API ключ на ваш действительный ключ от DeepSeek

Проверить интернет-соединение на устройстве/эмуляторе

Протестировать с различными параметрами запроса

Приложение готово к использованию и может быть легко расширено для работы с другими темами или языками! 🚀

Весьма интересно https://chat.qwen.ai/s/11e0f04c-c090-4828-af14-ea5f03cc51c2?fev=0.0.248

Текст запроса к Google ИИ (броузер Crome)

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.

http://oflameron.ru/Valery_Shmelev_2.pdf

Немного интересного на отвлечённую тему

Обзор рецепта чая «Slava»: Неожиданный дуэт крепости и нежности
Рецепт чая «Slava», также известного как «Slava Popov», — это не просто инструкция по приготовлению напитка, а настоящее гастрономическое открытие, достойное внимания всех ценителей чая. Предложенный еще в 1994 году Вячеславом Поповым из города Ртищево, этот чай на протяжении лет оставался малоизвестной "фишкой", которая, однако, обладает всеми признаками культового рецепта.

Slava бросает вызов традиционным представлениям, сочетая, казалось бы, несочетаемое: обжигающую горечь крепкой заварки и холодную сладость сливочного мороженого. Давайте разберем его детально.

Концепция и философия
Главная идея «Slava» — это создание сбалансированного, комплексного напитка, который одновременно является и десертом, и энергетическим зарядом. Это не просто чай, в который случайно уронили мороженое, а продуманный процесс, где каждый ингредиент играет свою важную роль. Крепкая чайная основа обеспечивает тонизирующий эффект и глубину вкуса, а мороженое не просто подслащивает, а физически и химически преобразует напиток, смягчая его текстуру и обволакивая вкусовые рецепторы.

Ключевые компоненты: Почему важна каждая деталь
Качественный листовой чёрный чай без ароматизаторов

Почему листовой? Именно цельные листья дают тот самый насыщенный, многогранный вкус и аромат, которые не сравнятся с пылью из пакетиков. Они медленнее отдают танины, что позволяет контролировать крепость.

Почему без ароматизаторов? Любая синтетическая отдушка (бергамот, фрукты) вступит в конфликт с чистым, благородным вкусом сливочного мороженого и испортит всю гармонию. Здесь должен звучать только чистый голос чайного листа.

Натуральное белое сливочное мороженое (пломбир)

Критически важный компонент. Именно пломбир, с его высоким содержанием молочного жира и яичного желтка (в классическом рецепте), создает ту самую шелковистую, плотную текстуру. Он тает медленнее и равномернее, чем легкие сорбеты или воздушные сорта мороженого, образуя стойкую, нежную пенку.

«Белое» и «натуральное» — это не прихоть, а гарантия чистоты вкуса. Любые добавки в виде шоколада, орехов или карамели будут доминировать и превратят утонченный напиток в банальный сладкий коктейль.

Процесс приготовления: Магия превращения
Описанный процесс — это не просто алгоритм, а практически ритуал, где важны все этапы.

Крепость. 3-4 ложки заварки на небольшой чайник — это действительно очень крепко. Такой настой без мороженого мог бы показаться чрезмерно горьким и терпким. Но в этом и заключается гениальность рецепта: эта горечь — основа, «холст» для будущей картины.

Наполнение чашки до половины. Этот момент подчеркивает, что «Slava» — это концентрат. Вторая половина пространства в чашке будет заполнена не водой, а преобразующей субстанцией — тающим мороженым.

Вкусовой профиль и ощущения

Вкус: Исчезает вся горечь, но не исчезает вкус чая. Вместо этого он становится бархатным, плотным, с яркими солодовыми и медовыми нотами. Сливочная сладость мороженого идеально балансирует терпкость заварки, создавая невероятно гармоничный и сложный букет.

Текстура: Напиток приобретает структуру, похожую на кофе-латте — шелковистую и обволакивающую. Он не watery (водянистый), а плотный и питательный.

Снижение аппетита: Комбинация крепкого чая (кофеин и танины) и жирного мороженого дает двойной удар по аппетиту. Кофеин притупляет чувство голода, а жиры и белки из мороженого создают ощущение сытости. Это действительно может стать полноценным питательным завтраком или заменой плотному перекусу.

Тонизирующий эффект: Большая доза кофеина из крепкой заварки бодрит не хуже эспрессо, а приятные вкусовые ощущения и небольшое количество сахара из мороженого поднимают настроение, запуская выработку дофамина.

Полностью: https://chat.deepseek.com/share/aynj8qa509wat1g8lc

Существуют такие учебные карточки OFLAMERON, которые размывают границы между карточками, логическими играми и головоломками. И таких карточек - МНОГО

Рассмотрим один из вариантов. Создайте в редакторе Word длинную вертикальную таблицу (как на фото) на 6-7 столбцов. Задайте размер ячеек 1.2-1.5см ВЕРТИКАЛЬНО вписывайте в каждый столбец английские (например) слова - каждую букву в свою ячейку. Слова можно вписывать без пробелов. На фото слова выделены цветом - это сильно упрощает решение логической задачи. Если ученики "сильные" делайте таблицы без заливки цветом.

Затем напечатайте таблицу (она может быть длиной несколько листов) и разрежьте её НА СТРОКИ (горизонтально).

Сложите строки в кучу хаотично

Задача ученика - составить из хаоса исходную таблицу с "осмысленными" английскими словами и назвать их перевод.

Это отличная головоломка, в которой "движущей силой" является иностранный язык. Очень легко регулировать сложность игры. Чем длиннее таблица (и больше строк), тем сложнее. Нет цветной заливки - сложнее. Но в соседних столбцах должны тоже получаться осмысленные слова - это облегчает задачу.