सिस्टम: आप Qwen3-Omni हैं जो एक ओपन सोर्स डेवलपर की सहायता कर रहे हैं। संक्षिप्त रहें, मान्यताओं का हवाला दें, अनुरोध करने पर चरण दिखाएं, और टिप्पणियों को अनुमानों से अलग करें। मजबूत, पुनरुत्पादन योग्य निर्देशों और JSON आउटपुट को प्राथमिकता दें जब पूछा जाए।

आप एक सिस्टम आरेख का विश्लेषण कर रहे हैं।
1) सभी पठनीय टेक्स्ट को OCR के रूप में सटीक रूप से सूचीबद्ध करें।
2) कोड/कॉन्फ़िगरेशन फ़्रैग्मेंट की पहचान करें।
3) आर्किटेक्चर को 5 बुलेट में संक्षेप में बताएं।
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## ओपन सोर्स वर्कफ़्लो के साथ एकीकृत करना
- GitHub Actions: एसेट पाथ को पढ़ने और JSON/मार्कडाउन आर्टिफैक्ट्स को उत्सर्जित करने वाले स्क्रिप्ट में प्रॉम्प्ट को रैप करें।
- डेटा गुणवत्ता: लेबल QA के लिए प्रॉम्प्ट 17 का उपयोग करें और इसे PR चेक से बांधें।
- अनुसंधान रिपॉजिटरी: जीवित सारांश बनाने के लिए पेपर रिपॉजिटरी के साथ प्रॉम्प्ट 6-10 को पेयर करें।
- उत्पाद टीमें: मॉकअप से कॉपी से लेकर इन-ऐप मार्गदर्शन तक जाने के लिए प्रॉम्प्ट 21-25 को मिलाएं।
यदि आपकी टीम को इन प्रॉम्प्ट के साथ प्रयोग करने और साझा करने का एक तेज़ तरीका चाहिए, तो [Sider.AI](https://sider.ai) आपको रन की तुलना करने, अंतरों को एनोटेट करने और लगातार प्रॉम्प्टिंग परिणामों के लिए आंतरिक प्लेबुक प्रकाशित करने में मदद कर सकता है।
## उदाहरण: एंड-टू-एंड CI रेसिपी

यह पैटर्न CI में प्रॉम्प्ट 17 को वायर करता है और आत्मविश्वास सीमा पर मर्ज को गेट करता है।
## अंतिम युक्तियाँ
- एक संकीर्ण दायरे से शुरुआत करें; विश्वसनीयता सत्यापित करने के बाद प्रॉम्प्ट को स्केल करें।
- डेटा संग्रह का मार्गदर्शन करने के लिए श्रेणी (OCR त्रुटियाँ, दृश्य अस्पष्टता, ऑडियो शोर) द्वारा विफलताओं को ट्रैक करें।
- संस्करणित टेम्पलेट्स के साथ एक प्रॉम्प्ट चेंजलॉग रखें।
Qwen3-Omni के साथ अपने ओपन सोर्स मल्टीमॉडल प्रोजेक्ट्स को सुपरचार्ज करने के लिए इन 25 प्रॉम्प्ट को बिल्डिंग ब्लॉक्स के रूप में उपयोग करें - तेज़, पुनरुत्पादन योग्य और सहयोग के लिए तैयार।
### FAQ
Q1:Qwen3-Omni क्या है और ओपन सोर्स मल्टीमॉडल प्रोजेक्ट्स के लिए इसका उपयोग क्यों करें?
Qwen3-Omni एक एंड-टू-एंड मॉडल है जो मूल रूप से एक ही सिस्टम में टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो को संभालता है, जो डेवलपर वर्कफ़्लो और CI के लिए आदर्श है। इसकी वास्तविक समय, सर्व-मॉडल ताकतें इसे OCR, वीडियो अंडरस्टैंडिंग और एजेंट प्लानिंग के लिए बहुमुखी बनाती हैं।
Q2:मैं Qwen3-Omni के लिए कई तौर-तरीकों के साथ प्रॉम्प्ट को कैसे फॉर्मेट करूं?
[image:], [audio:] और [video:] जैसे तौर-तरीकों के टैग के साथ स्पष्ट रहें, और संक्षिप्त पाठ्य संदर्भ शामिल करें। परिणामों को पुनरुत्पादन योग्य और पार्स करने में आसान रखने के लिए स्कीमा या कोड ब्लॉक के साथ आउटपुट को सीमित करें।
Q3:क्या मैं Qwen3-Omni का उपयोग वीडियो और ऑडियो कार्यों के लिए एक साथ कर सकता हूँ?
हाँ। Qwen3-Omni वीडियो और ऑडियो में एकीकृत समझ का समर्थन करता है, इसलिए आप एक ही प्रॉम्प्ट में ट्रांसक्रिप्ट, इवेंट टाइमलाइन और सारांश का अनुरोध कर सकते हैं, फिर टाइमस्टैम्प को क्रियाओं या जोखिमों पर मैप कर सकते हैं।
Q4:मैं दृश्य कार्यों पर Qwen3-Omni के साथ मतिभ्रम को कैसे कम करूं?
कच्चे अवलोकनों को अनुमानों से अलग करें और प्रत्येक दावे पर अनिश्चितता स्कोर के लिए पूछें। ग्राउंडिंग को बेहतर बनाने के लिए संक्षिप्त संदर्भ प्रदान करें (एसेट क्या है और यह क्यों मायने रखता है)।
Q5:CI/CD में इन प्रॉम्प्ट को एकीकृत करने के व्यावहारिक तरीके क्या हैं?
फ़ाइल पथ स्वीकार करने वाली छोटी स्क्रिप्ट में प्रॉम्प्ट को रैप करें, JSON या मार्कडाउन आर्टिफैक्ट्स उत्सर्जित करें, और आत्मविश्वास या नीति जाँच के आधार पर मर्ज को गेट करें। लेबल QA, OCR रूपांतरण और जोखिम फ़िल्टर को स्वचालित रूप से चलाने के लिए GitHub Actions का उपयोग करें।