System: Bạn là Qwen3‑Omni, trợ lý cho một nhà phát triển mã nguồn mở. Hãy ngắn gọn, trích dẫn các giả định, hiển thị các bước khi được yêu cầu và tách biệt các quan sát khỏi suy luận. Ưu tiên các hướng dẫn mạnh mẽ, có thể tái tạo và đầu ra JSON khi được yêu cầu.

Bạn đang phân tích một sơ đồ hệ thống.
1) Liệt kê tất cả văn bản có thể đọc được chính xác như OCR.
2) Xác định các đoạn code/cấu hình.
3) Tóm tắt kiến trúc trong 5 gạch đầu dòng.
.
## Tích hợp với Quy trình làm việc Mã nguồn Mở
- GitHub Actions: gói các prompts trong các script đọc đường dẫn tài sản và phát ra các artifacts JSON/markdown.
- Chất lượng dữ liệu: sử dụng Prompt 17 để QA nhãn và liên kết với các kiểm tra PR.
- Kho lưu trữ nghiên cứu: ghép nối Prompts 6–10 với kho lưu trữ bài báo để tạo ra các bản tóm tắt sống động.
- Các nhóm sản phẩm: kết hợp Prompts 21–25 để đi từ bản mockup đến bản sao đến hướng dẫn trong ứng dụng.
Nếu nhóm của bạn cần một cách nhanh chóng để thử nghiệm và chia sẻ các prompts này, [Sider.AI](https://sider.ai) có thể giúp bạn so sánh các lần chạy, chú thích các khác biệt và xuất bản các playbook nội bộ để có kết quả prompting nhất quán .
## Ví dụ: Công thức CI End-to-End

Mẫu này kết nối Prompt 17 vào CI và gate các lần merge dựa trên các ngưỡng tin cậy.
## Mẹo Cuối Cùng
- Bắt đầu với một phạm vi hẹp; mở rộng quy mô prompts sau khi xác minh độ tin cậy.
- Theo dõi các lỗi theo danh mục (lỗi OCR, mơ hồ về hình ảnh, nhiễu âm thanh) để hướng dẫn thu thập dữ liệu.
- Giữ nhật ký thay đổi prompt với các template được kiểm soát phiên bản.
Sử dụng 25 prompts này làm các khối xây dựng để tăng cường sức mạnh cho các dự án đa phương thức mã nguồn mở của bạn với Qwen3‑Omni—nhanh chóng, có thể tái tạo và sẵn sàng cho sự hợp tác.
### FAQ
Q1: Qwen3‑Omni là gì và tại sao nên sử dụng nó cho các dự án đa phương thức mã nguồn mở?
Qwen3‑Omni là một mô hình end-to-end xử lý tự nhiên văn bản, hình ảnh, âm thanh và video trong một hệ thống duy nhất, lý tưởng cho quy trình làm việc của nhà phát triển và CI. Điểm mạnh đa phương thức, thời gian thực của nó làm cho nó trở nên linh hoạt cho OCR, hiểu video và lập kế hoạch tác nhân.
Q2: Làm cách nào để định dạng prompts cho Qwen3‑Omni với nhiều phương thức?
Hãy rõ ràng với các thẻ phương thức như [image:], [audio:] và [video:], đồng thời bao gồm ngữ cảnh văn bản ngắn gọn. Ràng buộc đầu ra bằng các lược đồ hoặc khối code để giữ cho kết quả có thể tái tạo và dễ phân tích cú pháp.
Q3: Tôi có thể sử dụng Qwen3‑Omni cho các tác vụ video và âm thanh cùng nhau không?
Có. Qwen3‑Omni hỗ trợ sự hiểu biết thống nhất trên video và âm thanh, vì vậy bạn có thể yêu cầu bản ghi, dòng thời gian sự kiện và tóm tắt trong một prompt, sau đó ánh xạ dấu thời gian đến các hành động hoặc rủi ro.
Q4: Làm cách nào để giảm ảo giác với Qwen3‑Omni trên các tác vụ trực quan?
Tách biệt các quan sát thô khỏi suy luận và yêu cầu điểm không chắc chắn trên mỗi tuyên bố. Cung cấp ngữ cảnh ngắn gọn (tài sản là gì và tại sao nó lại quan trọng) để cải thiện nền tảng.
Q5: Những cách thực tế nào để tích hợp các prompts này trong CI/CD?
Gói các prompts trong các script nhỏ chấp nhận đường dẫn tệp, phát ra các artifacts JSON hoặc markdown và gate các lần merge dựa trên độ tin cậy hoặc kiểm tra chính sách. Sử dụng GitHub Actions để chạy QA nhãn, chuyển đổi OCR và bộ lọc rủi ro một cách tự động.