במשך רוב ההיסטוריה, מחשבים עבדו עם סוג אחד של נתונים בכל פעם: טקסט בתוכנית אחת, תמונות באחרת, שמע במקום אחר. אך בני אדם לא חווים את העולם כך. אנחנו רואים, שומעים, קוראים ומדברים בו-זמנית, משלבים את כל הקלטים האלה כדי להבין את הסביבה שלנו.

**בינה מלאכותית רב-מודאלית** משנה הכל. מודלים אלה יכולים לעבד מספר סוגי מידע יחד—לנתח תמונה תוך כדי קריאת השאלה שלך עליה, או ליצור תמונות מתיאורי הטקסט שלך. פרק זה מלמד אותך כיצד לתקשר ביעילות עם מערכות חזקות אלה.

<Callout type="info" title="מה המשמעות של רב-מודאלי?">
"רב" פירושו הרבה, ו"מודאלי" מתייחס למצבים או סוגי נתונים. מודל רב-מודאלי יכול לעבוד עם מודאליות מרובות: טקסט, תמונות, שמע, וידאו, או אפילו קוד. במקום כלים נפרדים לכל סוג, מודל אחד מבין את כולם יחד.
</Callout>

## מדוע רב-מודאליות חשובה

בינה מלאכותית מסורתית דרשה ממך לתאר הכל במילים. רוצה לשאול על תמונה? היית צריך לתאר אותה קודם. רוצה לנתח מסמך? היית צריך לתמלל אותו ידנית. מודלים רב-מודאליים מסירים את המחסומים האלה.

<InfoGrid items={[
  { label: "לראות ולהבין", description: "העלה תמונה ושאל שאלות עליה ישירות—ללא צורך בתיאור", example: "\"מה הבעיה בתרשים המעגל הזה?\"", color: "blue" },
  { label: "ליצור ממילים", description: "תאר מה שאתה רוצה וצור תמונות, שמע או וידאו", example: "\"שקיעה מעל הרים בסגנון צבעי מים\"", color: "purple" },
  { label: "לשלב הכל", description: "ערבב טקסט, תמונות ומדיה אחרת בשיחה אחת", example: "\"השווה בין שני העיצובים האלה ואמור לי איזה טוב יותר למובייל\"", color: "green" },
  { label: "לנתח מסמכים", description: "חלץ מידע מתמונות של מסמכים, קבלות או צילומי מסך", example: "\"חלץ את כל פריטי השורה מתמונת החשבונית הזו\"", color: "amber" }
]} />

## מדוע הנחיות חשובות אף יותר עבור רב-מודאליות

עם מודלים של טקסט בלבד, הבינה המלאכותית מקבלת בדיוק את מה שאתה מקליד. אך עם מודלים רב-מודאליים, הבינה המלאכותית חייבת לפרש מידע חזותי או קולי—ופרשנות דורשת הדרכה.

<Compare 
  before={{ label: "הנחיה רב-מודאלית מעורפלת", content: "מה אתה רואה בתמונה הזו?\n\n[תמונה של לוח בקרה מורכב]" }}
  after={{ label: "הנחיה רב-מודאלית מכוונת", content: "זהו צילום מסך של לוח הבקרה האנליטי שלנו. התמקד ב:\n1. גרף שיעור ההמרה בפינה הימנית העליונה\n2. כל אינדיקטורים של שגיאות או אזהרות\n3. האם הנתונים נראים תקינים או חריגים\n\n[תמונה של לוח בקרה מורכב]" }}
/>

**ללא הדרכה**, המודל עלול לתאר צבעים, פריסה, או פרטים לא רלוונטיים. **עם הדרכה**, הוא מתמקד במה שבאמת חשוב לך.

<Callout type="warning" title="פער הפרשנות">
כשאתה מסתכל על תמונה, אתה יודע מיד מה חשוב בהתבסס על ההקשר והמטרות שלך. לבינה המלאכותית אין הקשר זה אלא אם אתה מספק אותו. תמונה של סדק בקיר יכולה להיות: דאגה להנדסת מבנים, טקסטורה אמנותית, או רקע לא רלוונטי. ההנחיה שלך קובעת כיצד הבינה המלאכותית מפרשת אותה.
</Callout>

## הנוף הרב-מודאלי

למודלים שונים יש יכולות שונות. הנה מה שזמין ב-2025:

### מודלים להבנה (קלט → ניתוח)

מודלים אלה מקבלים סוגי מדיה שונים ומייצרים ניתוח טקסטואלי או תגובות.

<InfoGrid items={[
  { label: "GPT-4o / GPT-5", description: "טקסט + תמונות + שמע → טקסט. דגל הדגל של OpenAI עם הקשר של 128K, יכולות יצירתיות וחשיבה חזקות, שיעורי הזיות מופחתים.", color: "green" },
  { label: "Claude 4 Sonnet/Opus", description: "טקסט + תמונות → טקסט. המודל של Anthropic הממוקד בבטיחות עם חשיבה מתקדמת, מצוין לתכנות ומשימות רב-שלביות מורכבות.", color: "purple" },
  { label: "Gemini 2.5", description: "טקסט + תמונות + שמע + וידאו → טקסט. המודל של Google עם הקשר של 1M טוקנים, בדיקת עובדות עצמית, עיבוד מהיר לתכנות ומחקר.", color: "blue" },
  { label: "LLaMA 4 Scout", description: "טקסט + תמונות + וידאו → טקסט. המודל הפתוח של Meta עם הקשר עצום של 10M טוקנים למסמכים ארוכים ובסיסי קוד.", color: "cyan" },
  { label: "Grok 4", description: "טקסט + תמונות → טקסט. המודל של xAI עם גישה לנתונים בזמן אמת ואינטגרציה עם רשתות חברתיות לתגובות עדכניות.", color: "red" }
]} />

### מודלים ליצירה (טקסט → מדיה)

מודלים אלה יוצרים תמונות, שמע או וידאו מתיאורי טקסט.

<InfoGrid items={[
  { label: "DALL-E 3", description: "טקסט → תמונות. מחולל התמונות של OpenAI עם דיוק גבוה לתיאורי ההנחיות.", color: "amber" },
  { label: "Midjourney", description: "טקסט + תמונות → תמונות. ידוע באיכות אמנותית, שליטה בסגנון ותוצרים אסתטיים.", color: "pink" },
  { label: "Sora", description: "טקסט → וידאו. מודל יצירת הווידאו של OpenAI ליצירת קליפים מתיאורים.", color: "red" },
  { label: "Whisper", description: "שמע → טקסט. תמלול דיבור לטקסט של OpenAI עם דיוק גבוה במגוון שפות.", color: "cyan" }
]} />

<Callout type="info" title="התפתחות מהירה">
הנוף הרב-מודאלי משתנה במהירות. מודלים חדשים מושקים לעתים קרובות, ומודלים קיימים רוכשים יכולות באמצעות עדכונים. תמיד בדוק את התיעוד העדכני ביותר עבור תכונות ומגבלות נוכחיות.
</Callout>

## הנחיות להבנת תמונות

מקרה השימוש הרב-מודאלי הנפוץ ביותר הוא לבקש מבינה מלאכותית לנתח תמונות. המפתח הוא לספק הקשר על מה שאתה צריך.

### ניתוח תמונה בסיסי

התחל עם מבנה בקשה ברור. אמור למודל על אילו היבטים להתמקד.

<TryIt 
  title="ניתוח תמונה מובנה"
  description="הנחיה זו מספקת מסגרת ברורה לניתוח תמונות. המודל יודע בדיוק איזה מידע אתה צריך."
  prompt={`נתח את התמונה הזו ותאר:

1. **נושא מרכזי**: מהו המוקד העיקרי של תמונה זו?
2. **הגדרה**: איפה זה נראה שקורה? (פנים/חוץ, סוג מיקום)
3. **מצב רוח**: איזה טון רגשי או אווירה היא משדרת?
4. **תוכן טקסטואלי**: האם יש טקסט גלוי, שלטים או תוויות?
5. **פרטים בולטים**: מה מישהו עלול לפספס במבט ראשון?
6. **איכות טכנית**: מה מצב התאורה, המיקוד והקומפוזיציה?

[הדבק או תאר את התמונה שברצונך לנתח]

תיאור תמונה או URL: \${imageDescription}`}
/>

### פלט מובנה לתמונות

כשאתה צריך לעבד ניתוח תמונה באופן תוכניתי, בקש פלט JSON.

<TryIt 
  title="ניתוח תמונה ב-JSON"
  description="קבל נתונים מובנים מניתוח תמונות שקל לפרסר ולהשתמש בהם באפליקציות."
  prompt={`נתח את התמונה הזו והחזר אובייקט JSON עם המבנה הבא:

{
  "summary": "תיאור במשפט אחד",
  "objects": ["רשימת אובייקטים עיקריים גלויים"],
  "people": {
    "count": "מספר או 'אין'",
    "activities": ["מה הם עושים, אם בכלל"]
  },
  "text_detected": ["כל טקסט גלוי בתמונה"],
  "colors": {
    "dominant": ["3 הצבעים המובילים"],
    "mood": "חם/קר/ניטרלי"
  },
  "setting": {
    "type": "פנים/חוץ/לא ידוע",
    "description": "תיאור מיקום ספציפי יותר"
  },
  "technical": {
    "quality": "גבוה/בינוני/נמוך",
    "lighting": "תיאור התאורה",
    "composition": "תיאור המסגור/קומפוזיציה"
  },
  "confidence": "גבוה/בינוני/נמוך"
}

תמונה לניתוח: \${imageDescription}`}
/>

### ניתוח השוואתי

השוואת מספר תמונות דורשת תיוג ברור וקריטריונים ספציפיים להשוואה.

<TryIt 
  title="השוואת תמונות"
  description="השווה בין שתי תמונות או יותר עם קריטריונים ספציפיים שחשובים להחלטה שלך."
  prompt={`השווה בין התמונות האלה עבור \${purpose}:

**תמונה A**: \${imageA}
**תמונה B**: \${imageB}

נתח כל תמונה לפי הקריטריונים האלה:
1. \${criterion1} (חשיבות: גבוהה)
2. \${criterion2} (חשיבות: בינונית)  
3. \${criterion3} (חשיבות: נמוכה)

ספק:
- השוואה זה לצד זה לכל קריטריון
- חוזקות וחולשות של כל אחת
- המלצה ברורה עם נימוק
- כל חששות או הסתייגויות`}
/>

## ניתוח מסמכים וצילומי מסך

אחד היישומים המעשיים ביותר של בינה מלאכותית רב-מודאלית הוא ניתוח מסמכים, צילומי מסך ורכיבי ממשק משתמש. זה חוסך שעות של תמלול וסקירה ידניים.

### חילוץ מסמכים

מסמכים סרוקים, תמונות של קבלות ו-PDF כתמונות יכולים כולם להיות מעובדים. המפתח הוא לספר למודל איזה סוג מסמך זה ואיזה מידע אתה צריך.

<TryIt 
  title="מחלץ נתוני מסמכים"
  description="חלץ נתונים מובנים מתמונות של מסמכים, קבלות, חשבוניות או טפסים."
  prompt={`זו תמונה/סריקה של \${documentType}.

חלץ את כל המידע לפורמט JSON מובנה:

{
  "document_type": "סוג שזוהה",
  "date": "אם קיים",
  "key_fields": {
    "שם_שדה": "ערך"
  },
  "line_items": [
    {"description": "", "amount": ""}
  ],
  "totals": {
    "subtotal": "",
    "tax": "",
    "total": ""
  },
  "handwritten_notes": ["כל טקסט בכתב יד"],
  "unclear_sections": ["אזורים שהיה קשה לקרוא"],
  "confidence": "גבוה/בינוני/נמוך"
}

חשוב: אם טקסט כלשהו לא ברור, ציין זאת ב-"unclear_sections" במקום לנחש. סמן ביטחון כ-"נמוך" אם חלקים משמעותיים היו קשים לקריאה.

תיאור מסמך: \${documentDescription}`}
/>

### ניתוח צילומי מסך וממשק משתמש

צילומי מסך הם מכרה זהב לניפוי באגים, סקירת UX ותיעוד. הדרך את הבינה המלאכותית להתמקד במה שחשוב.

<TryIt 
  title="מנתח צילומי מסך UI/UX"
  description="קבל ניתוח מפורט של צילומי מסך לניפוי באגים, סקירת UX או תיעוד."
  prompt={`זהו צילום מסך של \${applicationName}.

נתח את הממשק הזה:

**זיהוי**
- איזה מסך/עמוד/מצב זה?
- מה המשתמש כנראה מנסה להשיג כאן?

**רכיבי ממשק**
- רכיבים אינטראקטיביים מרכזיים (כפתורים, טפסים, תפריטים)
- מצב נוכחי (האם משהו נבחר, מולא, או מורחב?)
- האם יש הודעות שגיאה, אזהרות או התראות?

**הערכת UX**
- האם הפריסה ברורה ואינטואיטיבית?
- האם יש רכיבים מבלבלים או תוויות לא ברורות?
- חששות נגישות (ניגודיות, גודל טקסט וכו')?

**בעיות שזוהו**
- באגים חזותיים או חוסר יישור?
- טקסט חתוך או בעיות גלישה?
- עיצוב לא עקבי?

תיאור צילום מסך: \${screenshotDescription}`}
/>

### ניתוח הודעות שגיאה

כשאתה נתקל בשגיאה, צילום מסך לעתים קרובות מכיל יותר הקשר מאשר העתקת טקסט השגיאה בלבד.

<TryIt 
  title="אבחון שגיאה מצילום מסך"
  description="קבל הסברים בשפה פשוטה ותיקונים להודעות שגיאה בצילומי מסך."
  prompt={`אני רואה את השגיאה הזו ב-\${context}.

[תאר או הדבק את הודעת השגיאה/צילום מסך]
פרטי שגיאה: \${errorDetails}

אנא ספק:

1. **הסבר בשפה פשוטה**: מה השגיאה הזו באמת אומרת?

2. **סיבות אפשריות** (מדורגות לפי הסתברות):
   - סביר ביותר: 
   - גם אפשרי:
   - פחות נפוץ:

3. **תיקון צעד אחר צעד**:
   - קודם, נסה...
   - אם זה לא עובד...
   - כמוצא אחרון...

4. **מניעה**: כיצד להימנע משגיאה זו בעתיד

5. **דגלים אדומים**: מתי שגיאה זו עלולה להצביע על בעיה חמורה יותר`}
/>

## הנחיות ליצירת תמונות

יצירת תמונות מתיאורי טקסט היא צורת אמנות. ככל שההנחיה שלך ספציפית ומובנית יותר, כך התוצאה תתאים יותר לחזון שלך.

### האנטומיה של הנחיית תמונה

להנחיות יצירת תמונות יעילות יש מספר רכיבים:

<InfoGrid items={[
  { label: "נושא", description: "מהו המוקד העיקרי של התמונה?", example: "גולדן רטריבר משחק בעלי סתיו", color: "blue" },
  { label: "סגנון", description: "איזה סגנון אמנותי או מדיום?", example: "ציור בצבעי מים, אמנות דיגיטלית, פוטוריאליסטי", color: "purple" },
  { label: "קומפוזיציה", description: "כיצד הסצנה מסודרת?", example: "תקריב פורטרט, נוף רחב, מבט ממעוף הציפור", color: "green" },
  { label: "תאורה", description: "מהו מקור האור ואיכותו?", example: "אור בוקר רך, צללים דרמטיים, זוהר ניאון", color: "amber" },
  { label: "מצב רוח", description: "איזו תחושה היא צריכה לעורר?", example: "שלווה, אנרגטי, מסתורי, נוסטלגי", color: "pink" },
  { label: "פרטים", description: "אלמנטים ספציפיים לכלול או להימנע", example: "לכלול: פרחים. להימנע: טקסט, סימני מים", color: "cyan" }
]} />

### יצירת תמונה בסיסית

<TryIt 
  title="הנחיית תמונה מובנית"
  description="השתמש בתבנית זו ליצירת הנחיות יצירת תמונה מפורטות וספציפיות."
  prompt={`צור תמונה עם המפרטים האלה:

**נושא**: \${subject}

**סגנון**: \${style}
**מדיום**: \${medium} (למשל, ציור שמן, אמנות דיגיטלית, צילום)

**קומפוזיציה**:
- מסגור: \${framing} (תקריב, צילום בינוני, זווית רחבה)
- פרספקטיבה: \${perspective} (גובה עיניים, זווית נמוכה, מלמעלה)
- מוקד: \${focusArea}

**תאורה**:
- מקור: \${lightSource}
- איכות: \${lightQuality} (רכה, חדה, מפוזרת)
- שעה ביום: \${timeOfDay}

**לוח צבעים**: \${colors}

**מצב רוח/אווירה**: \${mood}

**חובה לכלול**: \${includeElements}
**חובה להימנע**: \${avoidElements}

**טכני**: יחס גובה-רוחב \${aspectRatio}, איכות גבוהה`}
/>

### בניית סצנה

עבור סצנות מורכבות, תאר שכבות מהקדמה לרקע.

<TryIt 
  title="תיאור סצנה בשכבות"
  description="בנה סצנות מורכבות על ידי תיאור מה מופיע בכל שכבת עומק."
  prompt={`צור סצנה מפורטת:

**הגדרה**: \${setting}

**קדמה** (הקרוב ביותר לצופה):
\${foreground}

**אמצע** (אזור הפעולה העיקרי):
\${middleGround}

**רקע** (אלמנטים רחוקים):
\${background}

**פרטים אטמוספריים**:
- מזג אוויר/אוויר: \${weather}
- תאורה: \${lighting}
- זמן: \${timeOfDay}

**סגנון**: \${artisticStyle}
**מצב רוח**: \${mood}
**לוח צבעים**: \${colors}

פרטים נוספים לכלול: \${additionalDetails}`}
/>

## הנחיות לשמע

עיבוד שמע פותח אפשרויות לתמלול, ניתוח והבנת תוכן מדובר. המפתח הוא לספק הקשר על מה שהשמע מכיל.

### תמלול משופר

תמלול בסיסי הוא רק ההתחלה. עם הנחיות טובות, אתה יכול לקבל זיהוי דוברים, חותמות זמן ודיוק ספציפי לתחום.

<TryIt 
  title="תמלול חכם"
  description="קבל תמלולים מדויקים עם תוויות דוברים, חותמות זמן וטיפול בקטעים לא ברורים."
  prompt={`תמלל את הקלטת השמע הזו.

**הקשר**: \${recordingType} (פגישה, ראיון, פודקאסט, הרצאה וכו')
**דוברים צפויים**: \${speakerCount} (\${speakerRoles})
**תחום**: \${domain} (מונחים טכניים צפויים: \${technicalTerms})

**פורמט פלט**:
[00:00] **דובר 1 (שם/תפקיד)**: טקסט מתומלל כאן.
[00:15] **דובר 2 (שם/תפקיד)**: התגובה שלהם כאן.

**הוראות**:
- כלול חותמות זמן בהפסקות טבעיות (כל 30-60 שניות או בהחלפת דוברים)
- סמן קטעים לא ברורים כ-[לא נשמע] או [לא ברור: ניחוש הכי טוב?]
- ציין צלילים שאינם דיבור בסוגריים: [צחוק], [טלפון מצלצל], [הפסקה ארוכה]
- שמור מילות מילוי רק אם הן משמעותיות (אממ, אה אפשר להסיר)
- סמן כל פריטי פעולה או החלטות עם סמל →

תיאור שמע: \${audioDescription}`}
/>

### ניתוח תוכן שמע

מעבר לתמלול, בינה מלאכותית יכולה לנתח את התוכן, הטון והרגעים המרכזיים בשמע.

<TryIt 
  title="מנתח תוכן שמע"
  description="קבל ניתוח מקיף של תוכן שמע כולל סיכום, רגעים מרכזיים וסנטימנט."
  prompt={`נתח את הקלטת השמע הזו:

תיאור שמע: \${audioDescription}

ספק:

**1. סיכום מנהלים** (2-3 משפטים)
על מה ההקלטה הזו? מהו המסר העיקרי?

**2. דוברים**
- כמה דוברים נבדלים?
- מאפיינים (אם ניתן להבחין): טון, סגנון דיבור, רמת מומחיות

**3. פירוט תוכן**
- נושאים עיקריים שנדונו (עם חותמות זמן משוערות)
- נקודות מרכזיות שהועלו
- שאלות שהועלו

**4. ניתוח רגשי**
- טון כללי (פורמלי, לא פורמלי, מתוח, ידידותי)
- רגעים רגשיים בולטים
- רמת אנרגיה לאורך ההקלטה

**5. פריטים פעילים**
- החלטות שהתקבלו
- פריטי פעולה שהוזכרו
- מעקבים נדרשים

**6. ציטוטים בולטים**
הוצא 2-3 ציטוטים משמעותיים עם חותמות זמן

**7. איכות שמע**
- בהירות כללית
- בעיות כלשהן (רעשי רקע, הפרעות, בעיות טכניות)`}
/>

## הנחיות לווידאו

וידאו משלב ניתוח חזותי וקולי לאורך זמן. האתגר הוא להדריך את הבינה המלאכותית להתמקד בהיבטים הרלוונטיים לאורך כל משך הזמן.

### הבנת וידאו

<TryIt 
  title="ניתוח וידאו מקיף"
  description="קבל פירוט מובנה של תוכן וידאו כולל ציר זמן, אלמנטים חזותיים ורגעים מרכזיים."
  prompt={`נתח את הווידאו הזה: \${videoDescription}

ספק ניתוח מקיף:

**1. סקירה** (2-3 משפטים)
על מה הווידאו הזה? מהו המסר או המטרה העיקריים?

**2. ציר זמן של רגעים מרכזיים**
| חותמת זמן | אירוע | משמעות |
|-----------|-------|--------|
| 0:00 | ... | ... |

**3. ניתוח חזותי**
- הגדרה/מיקום: היכן זה מתרחש?
- אנשים: מי מופיע? מה הם עושים?
- אובייקטים: פריטים או אביזרים מרכזיים שמוצגים
- סגנון חזותי: איכות, עריכה, גרפיקה בשימוש

**4. ניתוח שמע**
- דיבור: נקודות עיקריות שנאמרו (אם יש דיאלוג)
- מוזיקה: סוג, מצב רוח, כיצד היא משמשת
- אפקטים קוליים: אלמנטי שמע בולטים

**5. איכות הפקה**
- איכות וידאו ועריכה
- קצב ומבנה
- יעילות למטרתו

**6. קהל יעד**
למי הווידאו הזה מיועד? האם הוא משרת אותם היטב?

**7. מסקנות מרכזיות**
מה צריך הצופה לזכור מהווידאו הזה?`}
/>

### חילוץ תוכן מווידאו

לחילוץ מידע ספציפי מווידאו, היה מדויק לגבי מה שאתה צריך.

<TryIt 
  title="מחלץ נתוני וידאו"
  description="חלץ מידע ספציפי מווידאו עם חותמות זמן ופלט מובנה."
  prompt={`חלץ מידע ספציפי מהווידאו הזה:

סוג וידאו: \${videoType}
תיאור וידאו: \${videoDescription}

**מידע לחילוץ**:
1. \${extractItem1}
2. \${extractItem2}
3. \${extractItem3}

**פורמט פלט**:
{
  "video_summary": "תיאור קצר",
  "duration": "אורך משוער",
  "extracted_data": [
    {
      "timestamp": "MM:SS",
      "item": "מה נמצא",
      "details": "הקשר נוסף",
      "confidence": "גבוה/בינוני/נמוך"
    }
  ],
  "items_not_found": ["רשום כל דבר שהתבקש אך לא נמצא"],
  "additional_observations": "כל דבר רלוונטי שלא התבקש במפורש"
}`}
/>

## שילובים רב-מודאליים

הכוח האמיתי של בינה מלאכותית רב-מודאלית מתגלה כשאתה משלב סוגים שונים של קלט. שילובים אלה מאפשרים ניתוח שיהיה בלתי אפשרי עם מודאליות בודדת כלשהי.

### אימות תמונה + טקסט

בדוק אם תמונות והתיאורים שלהן תואמים—חיוני למסחר אלקטרוני, ניהול תוכן ואבטחת איכות.

<TryIt 
  title="בודק התאמת תמונה-טקסט"
  description="וודא שתמונות מייצגות במדויק את תיאורי הטקסט שלהן ולהיפך."
  prompt={`נתח את התמונה הזו והטקסט הנלווה להתאמה:

**תמונה**: \${imageDescription}
**תיאור טקסט**: "\${textDescription}"

הערך:

**1. התאמת דיוק**
- האם התמונה מראה את מה שהטקסט מתאר?
- ציון: [1-10] עם הסבר

**2. טענות טקסט לעומת מציאות חזותית**
| טענה בטקסט | גלוי בתמונה? | הערות |
|------------|--------------|-------|
| ... | כן/לא/חלקי | ... |

**3. אלמנטים חזותיים שלא הוזכרו**
מה גלוי בתמונה אך לא מתואר בטקסט?

**4. טענות טקסט שאינן גלויות**
מה מתואר בטקסט אך לא ניתן לאמת מהתמונה?

**5. המלצות**
- עבור הטקסט: [שיפורים להתאמה לתמונה]
- עבור התמונה: [שיפורים להתאמה לטקסט]

**6. הערכה כוללת**
האם זוג תמונה-טקסט זה אמין עבור \${purpose}?`}
/>

### צילום מסך + ניפוי באגים בקוד

אחד השילובים החזקים ביותר למפתחים: לראות את הבאג החזותי לצד הקוד.

<TryIt 
  title="מנפה באגים חזותי"
  description="נפה באגים בבעיות ממשק משתמש על ידי ניתוח הפלט החזותי וקוד המקור יחד."
  prompt={`יש לי באג בממשק המשתמש. הנה מה שאני רואה והקוד שלי:

**תיאור צילום מסך**: \${screenshotDescription}
**מה לא בסדר**: \${bugDescription}
**התנהגות צפויה**: \${expectedBehavior}

**קוד רלוונטי**:
\`\`\`\${language}
\${code}
\`\`\`

אנא עזור לי:

**1. ניתוח סיבת שורש**
- מה בקוד גורם לבעיה החזותית הזו?
- אילו שורות ספציפיות אחראיות?

**2. הסבר**
- מדוע הקוד הזה מייצר את התוצאה החזותית הזו?
- מהו המנגנון הבסיסי?

**3. התיקון**
\`\`\`\${language}
// קוד מתוקן כאן
\`\`\`

**4. מניעה**
- כיצד להימנע מסוג באג זה בעתיד
- בעיות קשורות לבדוק`}
/>

### קבלת החלטות מרובת תמונות

כשבוחרים בין אפשרויות, השוואה מובנית עוזרת לקבל החלטות טובות יותר.

<TryIt 
  title="משווה אפשרויות חזותי"
  description="השווה מספר תמונות באופן שיטתי מול הקריטריונים שלך כדי לקבל החלטות מושכלות."
  prompt={`אני בוחר בין האפשרויות האלה עבור \${purpose}:

**אפשרות A**: \${optionA}
**אפשרות B**: \${optionB}
**אפשרות C**: \${optionC}

**הקריטריונים שלי** (לפי סדר חשיבות):
1. \${criterion1} (משקל: גבוה)
2. \${criterion2} (משקל: בינוני)
3. \${criterion3} (משקל: נמוך)

ספק:

**מטריצת השוואה**
| קריטריון | אפשרות A | אפשרות B | אפשרות C |
|----------|----------|----------|----------|
| \${criterion1} | ציון + הערות | ... | ... |
| \${criterion2} | ... | ... | ... |
| \${criterion3} | ... | ... | ... |

**ציונים משוקללים**
- אפשרות A: X/10
- אפשרות B: X/10
- אפשרות C: X/10

**המלצה**
בהתבסס על העדיפויות שציינת, אני ממליץ על [אפשרות] כי...

**הסתייגויות**
- אם [תנאי], שקול [חלופה] במקום
- היזהר מ-[בעיה פוטנציאלית]`}
/>

## שיטות עבודה מומלצות להנחיות רב-מודאליות

קבלת תוצאות מצוינות מבינה מלאכותית רב-מודאלית דורשת הבנה של היכולות והמגבלות שלה כאחד.

### מה הופך הנחיות רב-מודאליות ליעילות

<InfoGrid items={[
  { label: "ספק הקשר", description: "אמור למודל מהי המדיה ומדוע אתה מנתח אותה", example: "\"זו תמונת מוצר לאתר המסחר האלקטרוני שלנו...\"", color: "green" },
  { label: "היה ספציפי", description: "שאל על אלמנטים מסוימים במקום התרשמויות כלליות", example: "\"התמקד בטבלת המחירים בפינה הימנית העליונה\"", color: "green" },
  { label: "התייחס למיקומים", description: "הצבע על אזורים ספציפיים באמצעות שפה מרחבית", example: "\"ברבע השמאלי התחתון...\"", color: "green" },
  { label: "ציין את המטרה שלך", description: "הסבר למה תשתמש בניתוח", example: "\"אני צריך להחליט אם התמונה הזו מתאימה לאפליקציית המובייל שלנו\"", color: "green" }
]} />

### מלכודות נפוצות שיש להימנע מהן

<InfoGrid items={[
  { label: "הנחת ראייה מושלמת", description: "מודלים עלולים לפספס פרטים קטנים, במיוחד בתמונות ברזולוציה נמוכה", example: "אל תשאל על טקסט של 8 נקודות בצילום מסך דחוס", color: "red" },
  { label: "ציפייה ל-OCR מושלם", description: "כתב יד, גופנים יוצאי דופן ופריסות מורכבות עלולים לגרום לשגיאות", example: "אמת טקסט שחולץ מקבלות וטפסים", color: "red" },
  { label: "התעלמות ממדיניות תוכן", description: "למודלים יש הגבלות על סוגים מסוימים של תוכן", example: "לא יזהו אנשים ספציפיים או ינתחו תוכן לא הולם", color: "red" },
  { label: "דילוג על אימות", description: "תמיד אמת מידע קריטי שחולץ ממדיה", example: "בדוק פעמיים מספרים, תאריכים ושמות מחילוץ מסמכים", color: "red" }
]} />

### טיפול במגבלות בחן

<TryIt 
  title="ניתוח תמונה מודע לאי-ודאות"
  description="הנחיה זו מטפלת במפורש במקרים שבהם המודל לא יכול לראות בבירור או שאינו בטוח."
  prompt={`נתח את התמונה הזו: \${imageDescription}

**הוראות לטיפול באי-ודאות**:

אם אתה לא יכול לראות משהו בבירור:
- אל תנחש או תמציא פרטים
- אמור: "אני יכול לראות [מה גלוי] אך לא יכול להבחין בבירור ב-[אלמנט לא ברור]"
- הצע איזה מידע נוסף יעזור

אם תוכן נראה מוגבל:
- הסבר מה אתה יכול ומה אתה לא יכול לנתח
- התמקד בהיבטים מותרים של הניתוח

אם נשאל על אנשים:
- תאר פעולות, מיקומים ומאפיינים כלליים
- אל תנסה לזהות אנשים ספציפיים
- התמקד ב: מספר אנשים, פעילויות, הבעות, לבוש

**הניתוח שלך**:
[המשך עם הניתוח, תוך יישום הנחיות אלה]`}
/>

<Quiz 
  question="מדוע הנחיות חשובות יותר עבור מודלים רב-מודאליים מאשר עבור מודלים של טקסט בלבד?"
  options={[
    "מודלים רב-מודאליים פחות אינטליגנטיים וצריכים יותר עזרה",
    "תמונות ושמע הם מטבעם דו-משמעיים—הבינה המלאכותית צריכה הקשר כדי לדעת אילו היבטים חשובים",
    "מודלים רב-מודאליים יכולים לעבד רק סוג אחד של קלט בכל פעם",
    "הנחיות טקסט לא עובדות עם מודלים רב-מודאליים"
  ]}
  correctIndex={1}
  explanation="כשאתה מסתכל על תמונה, אתה יודע מיד מה חשוב בהתבסס על המטרות שלך. לבינה המלאכותית אין הקשר זה—תמונה של סדק בקיר יכולה להיות דאגה הנדסית, טקסטורה אמנותית, או רקע לא רלוונטי. ההנחיה שלך קובעת כיצד הבינה המלאכותית מפרשת ומתמקדת במדיה שאתה מספק."
/>
