System: 您是 Qwen3‑Omni，正在協助一位開源開發人員。請簡明扼要，引用假設，在要求時顯示步驟，並將觀察結果與推論分開。如果要求，請首選穩健、可重現的說明和 JSON 輸出。

您正在分析系統圖。
1) 完全按照 OCR 的方式列出所有可讀文字。
2) 識別程式碼/設定片段。
3) 用 5 個要點總結架構。
.
## 與開源工作流程整合
- GitHub Actions：將提示包裝在腳本中，這些腳本讀取資產路徑並發出 JSON/markdown 成品。
- 資料品質：使用提示 17 進行標籤 QA，並將其與 PR 檢查聯繫起來。
- 研究儲存庫：將提示 6–10 與論文儲存庫配對以建立動態摘要。
- 產品團隊：結合提示 21–25 從模型到文案再到應用程式內指導。
如果您的團隊需要一種快速的方式來實驗和分享這些提示，[Sider.AI](https://sider.ai) 可以幫助您比較執行結果、註釋差異，並發布內部劇本，以實現一致的提示結果。
## 範例：端到端 CI 食譜

此模式將提示 17 連接到 CI，並根據信賴度閾值來閘道合併。
## 最終提示
- 從窄範圍開始；在驗證可靠性後縮放提示。
- 按類別（OCR 錯誤、視覺模糊、音訊雜訊）追蹤失敗情況，以指導資料收集。
- 維護一個帶有版本化範本的提示變更日誌。
使用這 25 個提示作為構建模組，以使用 Qwen3‑Omni 增強您的開源多模態專案——快速、可重現且可隨時協作。
### 常見問題
Q1：什麼是 Qwen3‑Omni，為什麼將其用於開源多模態專案？
Qwen3‑Omni 是一個端到端模型，可在單一系統中原生處理文字、圖像、音訊和影片，非常適合開發人員工作流程和 CI。其即時、全模式優勢使其適用於 OCR、影片理解和代理規劃。
Q2：如何使用多種模式為 Qwen3‑Omni 格式化提示？
使用 [image:]、[audio:] 和 [video:] 等模式標籤，並包含簡潔的文字上下文。使用架構或程式碼區塊來約束輸出，以使結果可重現且易於解析。
Q3：我可以將 Qwen3‑Omni 同時用於影片和音訊任務嗎？
可以。Qwen3‑Omni 支援跨影片和音訊的統一理解，因此您可以在一個提示中請求文字記錄、事件時間表和摘要，然後將時間戳記對應到動作或風險。
Q4：如何減少 Qwen3‑Omni 在視覺任務上的幻覺？
將原始觀察結果與推論分開，並要求對每項聲明進行不確定性評分。提供簡短的上下文（資產是什麼以及為什麼重要）以改善基礎。
Q5：將這些提示整合到 CI/CD 中的實際方法有哪些？
將提示包裝在接受檔案路徑、發出 JSON 或 markdown 成品，並根據信賴度或原則檢查來閘道合併的小腳本中。使用 GitHub Actions 自動執行標籤 QA、OCR 轉換和風險篩選器。