النظام: أنت Qwen3-Omni تساعد مطور مصادر مفتوحة. كن موجزاً، واذكر الافتراضات، وأظهر الخطوات عند الطلب، وافصل الملاحظات عن الاستنتاجات. فضل التعليمات القوية والقابلة للتكرار ومخرجات JSON عند الطلب.

أنت تقوم بتحليل مخطط نظام.
1) قم بإدراج جميع النصوص القابلة للقراءة تماماً كما هي في التعرف الضوئي على الحروف (OCR).
2) حدد أجزاء التعليمات البرمجية/التكوين.
3) لخص الهندسة المعمارية في 5 نقاط.
.
## التكامل مع مهام سير عمل المصادر المفتوحة
- إجراءات GitHub: قم بتضمين المطالبات في البرامج النصية التي تقرأ مسارات الأصول وتنبعث منها عناصر JSON/markdown.
- جودة البيانات: استخدم الموجه 17 لضمان جودة التسمية واربطه بفحوصات العلاقات العامة.
- مستودعات البحث: قم بإقران الموجهات 6-10 بمستودعات الورق لإنشاء ملخصات حية.
- فرق المنتج: اجمع بين الموجهات 21-25 للانتقال من نموذج بالحجم الطبيعي إلى نسخة إلى إرشادات داخل التطبيق.
إذا كان فريقك بحاجة إلى طريقة سريعة لتجربة هذه المطالبات ومشاركتها، فيمكن أن يساعدك [Sider.AI](https://sider.ai) في مقارنة عمليات التشغيل، وتحديد الفروق، ونشر دفاتر الألعاب الداخلية للحصول على نتائج مطالبات متسقة.
## مثال: وصفة CI شاملة

يقوم هذا النمط بتوصيل الموجه 17 في CI وبوابات عمليات الدمج على عتبات الثقة.
## نصائح أخيرة
- ابدأ بنطاق ضيق؛ قم بتوسيع نطاق المطالبات بعد التحقق من الموثوقية.
- تتبع حالات الفشل حسب الفئة (أخطاء التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، والغموض البصري، وضوضاء الصوت) لتوجيه جمع البيانات.
- احتفظ بسجل تغيير المطالبات مع القوالب ذات الإصدارات.
استخدم هذه المطالبات الـ 25 ك building blocks لشحن مشاريع المصادر المفتوحة متعددة الوسائط الخاصة بك مع Qwen3-Omni - بسرعة وقابلية للتكرار وجاهزية للتعاون.
### التعليمات
س1: ما هو Qwen3-Omni ولماذا يتم استخدامه في مشاريع مفتوحة المصدر متعددة الوسائط؟
Qwen3-Omni هو نموذج شامل يعالج النصوص والصور والصوت والفيديو في نظام واحد، وهو مثالي لمهام سير عمل المطورين وCI. إن نقاط القوة الشاملة واللحظية تجعله متعدد الاستخدامات للتعرف الضوئي على الحروف وفهم الفيديو وتخطيط الوكيل.
س2: كيف أقوم بتنسيق المطالبات لـ Qwen3-Omni مع وسائط متعددة؟
كن صريحاً في استخدام علامات الوسائط مثل [image:] و[audio:] و[video:]، وقم بتضمين سياق نصي موجز. قم بتقييد المخرجات باستخدام المخططات أو كتل التعليمات البرمجية للحفاظ على النتائج قابلة للتكرار وسهلة التحليل.
س3: هل يمكنني استخدام Qwen3-Omni لمهام الفيديو والصوت معاً؟
نعم. يدعم Qwen3-Omni الفهم الموحد عبر الفيديو والصوت، بحيث يمكنك طلب النصوص والجداول الزمنية للأحداث والملخصات في موجه واحد، ثم تعيين الطوابع الزمنية للإجراءات أو المخاطر.
س4: كيف يمكنني تقليل الهلوسة باستخدام Qwen3-Omni في المهام المرئية؟
افصل الملاحظات الأولية عن الاستنتاجات واطلب الحصول على درجات عدم اليقين في كل ادعاء. قم بتوفير سياق موجز (ما هو الأصل ولماذا هو مهم) لتحسين الأساس.
س5: ما هي الطرق العملية لدمج هذه المطالبات في CI/CD؟
قم بتضمين المطالبات في برامج نصية صغيرة تقبل مسارات الملفات، وتنبعث منها عناصر JSON أو markdown، وبوابات عمليات الدمج بناءً على الثقة أو فحوصات السياسة. استخدم إجراءات GitHub لتشغيل ضمان جودة التسميات وتحويلات التعرف الضوئي على الحروف (OCR) وفلاتر المخاطر تلقائياً.