Sistema: Jūs esate „Qwen3‑Omni“, padedantis atvirojo kodo kūrėjui. Būkite glaustas, nurodykite prielaidas, paprašius parodykite veiksmus ir atskirkite stebėjimus nuo išvadų. Pageidautina, kad būtų pateiktos patikimos, atkartojamos instrukcijos ir JSON išvestis, kai to prašoma.

Analizuojate sistemos diagramą.
1) Išvardykite visą įskaitomą tekstą tiksliai taip, kaip OCR.
2) Nustatykite kodo / konfigūracijos fragmentus.
3) Apibendrinkite architektūrą 5 punktais.
.
## Integracija su atvirojo kodo darbo eiga
- „GitHub Actions“: suvyniokite raginimus į scenarijus, kurie nuskaito išteklių kelius ir skleidžia JSON / markdown artefaktus.
- Duomenų kokybė: naudokite 17 raginimą etikečių kokybės užtikrinimui ir susiekite su PR patikrinimais.
- Tyrimų saugyklos: suporuokite 6–10 raginimus su straipsnių saugyklomis, kad sukurtumėte gyvus apibendrinimus.
- Produktų komandos: sujunkite 21–25 raginimus, kad pereitumėte nuo maketo prie kopijos ir prie gairių programoje.
Jei jūsų komandai reikia greito būdo eksperimentuoti ir dalytis šiais raginimais, [Sider.AI](https://sider.ai) gali padėti jums palyginti vykdymus, komentuoti skirtumus ir paskelbti vidinius „playbooks“, kad būtų pasiekti nuoseklūs raginimų rezultatai.
## Pavyzdys: „nuo galo iki galo“ CI receptas

Šis modelis sujungia 17 raginimą į CI ir riboja susijungimus pagal patikimumo slenksčius.
## Galutiniai patarimai
- Pradėkite nuo siauros apimties; išplėskite raginimus patikrinę patikimumą.
- Stebėkite nesėkmes pagal kategoriją (OCR klaidos, vaizdinis dviprasmiškumas, garso triukšmas), kad galėtumėte vadovautis duomenų rinkimu.
- Laikykite raginimų pakeitimų žurnalą su versijos šablonais.
Naudokite šiuos 25 raginimus kaip statybinius blokus, kad padidintumėte savo atvirojo kodo multimodalius projektus su „Qwen3‑Omni“ – greitai, atkuriamai ir paruoštai bendradarbiavimui.
### DUK
1 klausimas: kas yra „Qwen3‑Omni“ ir kodėl jį naudoti atvirojo kodo multimodaliniuose projektuose?
„Qwen3‑Omni“ yra „nuo galo iki galo“ modelis, kuris natūraliai apdoroja tekstą, vaizdą, garsą ir vaizdo įrašą vienoje sistemoje, idealiai tinka kūrėjų darbo eigoms ir CI. Jo realaus laiko, visų modalumų stipriosios pusės leidžia jį universaliai naudoti OCR, vaizdo supratimui ir agentų planavimui.
2 klausimas: kaip formatuoti raginimus „Qwen3‑Omni“ su keliais modalumais?
Būkite konkretūs su modalumo žymomis, tokiomis kaip [image:], [audio:] ir [video:], ir įtraukite glaustą tekstinį kontekstą. Apribokite išvestį schemomis arba kodo blokais, kad rezultatai būtų atkuriami ir lengvai analizuojami.
3 klausimas: ar galiu naudoti „Qwen3‑Omni“ vaizdo ir garso užduotims atlikti kartu?
Taip. „Qwen3‑Omni“ palaiko vieningą vaizdo ir garso supratimą, todėl galite paprašyti nuorašų, įvykių tvarkaraščių ir suvestinių viename raginime, tada susieti laiko žymes su veiksmais ar rizikomis.
4 klausimas: kaip sumažinti haliucinacijas naudojant „Qwen3‑Omni“ atliekant vaizdines užduotis?
Atskirkite neapdorotus stebėjimus nuo išvadų ir paprašykite kiekvieno teiginio neapibrėžtumo balų. Pateikite trumpą kontekstą (kas yra turtas ir kodėl jis svarbus), kad pagerintumėte įsižeminimą.
5 klausimas: kokie yra praktiniai būdai integruoti šiuos raginimus į CI/CD?
Suvyniokite raginimus į mažus scenarijus, kurie priima failų kelius, skleidžia JSON arba markdown artefaktus ir riboja susijungimus pagal patikimumą arba politikos patikrinimus. Naudokite „GitHub Actions“, kad automatiškai vykdytumėte etikečių kokybės užtikrinimą, OCR konvertavimą ir rizikos filtrus.