Sistema: sou Qwen3‑Omni que assisteix a un desenvolupador de codi obert. Sigueu concisos, citeu supòsits, mostreu els passos quan se sol·liciti i separeu les observacions de les inferències. Preferiu instruccions robustes i reproduïbles i sortides JSON quan se us demani.

Esteu analitzant un diagrama de sistema.
1) Enumereu tot el text llegible exactament com a OCR.
2) Identifiqueu fragments de codi/configuració.
3) Resumiu l'arquitectura en 5 punts.
.
## Integració amb fluxos de treball de codi obert
- Accions de GitHub: emboliqueu els *prompts* en seqüències d'ordres que llegeixen les rutes d'actius i emeten artefactes JSON/markdown.
- Qualitat de les dades: utilitzeu el *Prompt* 17 per al control de qualitat d'etiquetes i lligueu-lo a les comprovacions de PR.
- Repositoris de recerca: combineu els *Prompts* 6–10 amb repositoris de documents per crear resums vius.
- Equips de producte: combineu els *Prompts* 21–25 per passar de la maqueta a la còpia a la guia integrada a l'aplicació.
Si el vostre equip necessita una manera ràpida d'experimentar i compartir aquests *prompts*, [Sider.AI](https://sider.ai) us pot ajudar a comparar execucions, anotar diferències i publicar manuals d'estil interns per obtenir resultats de *prompting* coherents.
## Exemple: Recepta de CI d'extrem a extrem

Aquest patró connecta el *Prompt* 17 a CI i tanca les fusions amb llindars de confiança.
## Consells finals
- Comenceu amb un abast estret; escaleu els *prompts* després de verificar la fiabilitat.
- Feu un seguiment dels errors per categoria (errors d'OCR, ambigüitat visual, soroll d'àudio) per guiar la recollida de dades.
- Mantingueu un registre de canvis de *prompts* amb plantilles versionades.
Utilitzeu aquests 25 *prompts* com a blocs de construcció per sobrecarregar els vostres projectes multimodals de codi obert amb Qwen3‑Omni: ràpids, reproduïbles i llestos per a la col·laboració.
### FAQ
P1: Què és Qwen3‑Omni i per què utilitzar-lo per a projectes multimodals de codi obert?
Qwen3‑Omni és un model d'extrem a extrem que gestiona de forma nativa text, imatge, àudio i vídeo en un sol sistema, ideal per a fluxos de treball de desenvolupadors i CI. Els seus punts forts omnimodals en temps real el fan versàtil per a l'OCR, la comprensió de vídeo i la planificació d'agents.
P2: Com formato els *prompts* per a Qwen3‑Omni amb diverses modalitats?
Sigueu explícits amb les etiquetes de modalitat com [image:], [audio:] i [video:], i incloeu un context textual concís. Limiteu les sortides amb esquemes o blocs de codi per mantenir els resultats reproduïbles i fàcils d'analitzar.
P3: Puc utilitzar Qwen3‑Omni per a tasques de vídeo i àudio juntes?
Sí. Qwen3‑Omni admet la comprensió unificada entre vídeo i àudio, de manera que podeu sol·licitar transcripcions, cronologies d'esdeveniments i resums en un sol *prompt*, i després assignar marques de temps a accions o riscos.
P4: Com redueixo les al·lucinacions amb Qwen3‑Omni en tasques visuals?
Separeu les observacions en brut de les inferències i demaneu puntuacions d'incertesa per a cada reclamació. Proporcioneu un breu context (què és l'actiu i per què és important) per millorar la fonamentació.
P5: Quines són les maneres pràctiques d'integrar aquests *prompts* a CI/CD?
Emboliqueu els *prompts* en petits scripts que accepten rutes de fitxers, emeten artefactes JSON o markdown i tanquen les fusions basades en la confiança o les comprovacions de polítiques. Utilitzeu les accions de GitHub per executar el control de qualitat d'etiquetes, les conversions d'OCR i els filtres de risc automàticament.