در بیشتر تاریخ، رایانه‌ها در هر لحظه با یک نوع داده کار می‌کردند: متن در یک برنامه، تصویر در برنامه‌ای دیگر، و صدا در جایی دیگر. اما انسان‌ها دنیا را این‌گونه تجربه نمی‌کنند. ما همزمان می‌بینیم، می‌شنویم، می‌خوانیم و صحبت می‌کنیم، و همه این ورودی‌ها را برای درک محیط اطرافمان ترکیب می‌کنیم.

**هوش مصنوعی چندوجهی** همه چیز را تغییر می‌دهد. این مدل‌ها می‌توانند چندین نوع اطلاعات را با هم پردازش کنند—یک تصویر را در حین خواندن سؤال شما درباره آن تحلیل کنند، یا از توصیفات متنی شما تصویر تولید کنند. این فصل به شما یاد می‌دهد چگونه با این سیستم‌های قدرتمند به طور مؤثر ارتباط برقرار کنید.

<Callout type="info" title="چندوجهی به چه معناست؟">
«چند» به معنای تعداد زیاد است و «وجهی» به حالت‌ها یا انواع داده اشاره دارد. یک مدل چندوجهی می‌تواند با چندین وجه کار کند: متن، تصویر، صدا، ویدیو، یا حتی کد. به جای ابزارهای جداگانه برای هر نوع، یک مدل همه آن‌ها را با هم درک می‌کند.
</Callout>

## چرا چندوجهی اهمیت دارد

هوش مصنوعی سنتی از شما می‌خواست همه چیز را با کلمات توصیف کنید. می‌خواهید درباره یک تصویر بپرسید؟ ابتدا باید آن را توصیف می‌کردید. می‌خواهید یک سند را تحلیل کنید؟ باید آن را به صورت دستی رونویسی می‌کردید. مدل‌های چندوجهی این موانع را از بین می‌برند.

<InfoGrid items={[
  { label: "دیدن و درک کردن", description: "یک تصویر آپلود کنید و مستقیماً درباره آن سؤال بپرسید—نیازی به توصیف نیست", example: "\"مشکل این نمودار مدار چیست؟\"", color: "blue" },
  { label: "خلق از کلمات", description: "آنچه می‌خواهید توصیف کنید و تصویر، صدا یا ویدیو تولید کنید", example: "\"غروب خورشید بر فراز کوه‌ها به سبک آبرنگ\"", color: "purple" },
  { label: "ترکیب همه چیز", description: "متن، تصویر و سایر رسانه‌ها را در یک مکالمه ترکیب کنید", example: "\"این دو طراحی را مقایسه کن و بگو کدام برای موبایل بهتر است\"", color: "green" },
  { label: "تحلیل اسناد", description: "اطلاعات را از عکس‌های اسناد، رسیدها یا تصاویر صفحه استخراج کنید", example: "\"همه اقلام این عکس فاکتور را استخراج کن\"", color: "amber" }
]} />

## چرا پرامپت‌نویسی برای چندوجهی اهمیت بیشتری دارد

با مدل‌های فقط متنی، هوش مصنوعی دقیقاً آنچه را تایپ می‌کنید دریافت می‌کند. اما با مدل‌های چندوجهی، هوش مصنوعی باید اطلاعات بصری یا صوتی را تفسیر کند—و تفسیر نیاز به راهنمایی دارد.

<Compare 
  before={{ label: "پرامپت چندوجهی مبهم", content: "در این تصویر چه می‌بینی؟\n\n[تصویر یک داشبورد پیچیده]" }}
  after={{ label: "پرامپت چندوجهی هدایت‌شده", content: "این یک تصویر از داشبورد تحلیلی ماست. تمرکز کن روی:\n1. نمودار نرخ تبدیل در گوشه بالا-راست\n2. هرگونه نشانگر خطا یا هشدار\n3. اینکه آیا داده‌ها عادی به نظر می‌رسند یا غیرعادی\n\n[تصویر یک داشبورد پیچیده]" }}
/>

**بدون راهنمایی**، مدل ممکن است رنگ‌ها، چیدمان یا جزئیات نامربوط را توصیف کند. **با راهنمایی**، روی آنچه واقعاً برای شما مهم است تمرکز می‌کند.

<Callout type="warning" title="شکاف تفسیر">
وقتی به یک تصویر نگاه می‌کنید، فوراً می‌دانید چه چیزی بر اساس زمینه و اهدافتان مهم است. هوش مصنوعی این زمینه را ندارد مگر اینکه شما آن را فراهم کنید. یک عکس از ترک در دیوار می‌تواند: یک نگرانی مهندسی سازه، یک بافت هنری، یا پس‌زمینه نامربوط باشد. پرامپت شما تعیین می‌کند که هوش مصنوعی چگونه آن را تفسیر کند.
</Callout>

## چشم‌انداز چندوجهی

مدل‌های مختلف قابلیت‌های متفاوتی دارند. در اینجا آنچه در سال ۲۰۲۵ در دسترس است آورده شده:

### مدل‌های درک (ورودی ← تحلیل)

این مدل‌ها انواع مختلف رسانه را می‌پذیرند و تحلیل یا پاسخ متنی تولید می‌کنند.

<InfoGrid items={[
  { label: "GPT-4o / GPT-5", description: "متن + تصویر + صدا ← متن. پرچم‌دار OpenAI با زمینه ۱۲۸K، توانایی‌های خلاقانه و استدلالی قوی، نرخ توهم کاهش‌یافته.", color: "green" },
  { label: "Claude 4 Sonnet/Opus", description: "متن + تصویر ← متن. مدل متمرکز بر ایمنی Anthropic با استدلال پیشرفته، عالی برای کدنویسی و کارهای پیچیده چندمرحله‌ای.", color: "purple" },
  { label: "Gemini 2.5", description: "متن + تصویر + صدا + ویدیو ← متن. مدل Google با زمینه ۱ میلیون توکن، خود-بررسی واقعیت، پردازش سریع برای کدنویسی و تحقیق.", color: "blue" },
  { label: "LLaMA 4 Scout", description: "متن + تصویر + ویدیو ← متن. مدل متن‌باز Meta با زمینه عظیم ۱۰ میلیون توکن برای اسناد و کدبیس‌های طولانی.", color: "cyan" },
  { label: "Grok 4", description: "متن + تصویر ← متن. مدل xAI با دسترسی به داده‌های بلادرنگ و یکپارچگی با شبکه‌های اجتماعی برای پاسخ‌های به‌روز.", color: "red" }
]} />

### مدل‌های تولید (متن ← رسانه)

این مدل‌ها تصاویر، صدا یا ویدیو را از توصیفات متنی ایجاد می‌کنند.

<InfoGrid items={[
  { label: "DALL-E 3", description: "متن ← تصاویر. تولیدکننده تصویر OpenAI با دقت بالا نسبت به توصیفات پرامپت.", color: "amber" },
  { label: "Midjourney", description: "متن + تصویر ← تصاویر. معروف به کیفیت هنری، کنترل سبک و خروجی‌های زیبایی‌شناختی.", color: "pink" },
  { label: "Sora", description: "متن ← ویدیو. مدل تولید ویدیوی OpenAI برای ایجاد کلیپ از توصیفات.", color: "red" },
  { label: "Whisper", description: "صدا ← متن. تبدیل گفتار به متن OpenAI با دقت بالا در زبان‌های مختلف.", color: "cyan" }
]} />

<Callout type="info" title="تکامل سریع">
چشم‌انداز چندوجهی به سرعت تغییر می‌کند. مدل‌های جدید مکرراً راه‌اندازی می‌شوند و مدل‌های موجود از طریق به‌روزرسانی‌ها قابلیت‌های جدیدی کسب می‌کنند. همیشه آخرین مستندات را برای ویژگی‌ها و محدودیت‌های فعلی بررسی کنید.
</Callout>

## پرامپت‌های درک تصویر

رایج‌ترین کاربرد چندوجهی، درخواست از هوش مصنوعی برای تحلیل تصاویر است. کلید کار، ارائه زمینه درباره نیاز شماست.

### تحلیل پایه تصویر

با یک ساختار درخواست واضح شروع کنید. به مدل بگویید روی چه جنبه‌هایی تمرکز کند.

<TryIt 
  title="تحلیل ساختاریافته تصویر"
  description="این پرامپت یک چارچوب واضح برای تحلیل تصویر ارائه می‌دهد. مدل دقیقاً می‌داند چه اطلاعاتی نیاز دارید."
  prompt={`این تصویر را تحلیل کن و توصیف کن:

1. **موضوع اصلی**: تمرکز اولیه این تصویر چیست؟
2. **محیط**: این کجا به نظر می‌رسد؟ (داخلی/خارجی، نوع مکان)
3. **حال و هوا**: چه لحن عاطفی یا فضایی را منتقل می‌کند؟
4. **محتوای متنی**: آیا متن، تابلو یا برچسب قابل مشاهده‌ای وجود دارد؟
5. **جزئیات قابل توجه**: چه چیزی ممکن است در نگاه اول نادیده گرفته شود؟
6. **کیفیت فنی**: نورپردازی، فوکوس و ترکیب‌بندی چگونه است؟

[تصویری که می‌خواهید تحلیل شود را بچسبانید یا توصیف کنید]

توصیف یا URL تصویر: \${imageDescription}`}
/>

### خروجی ساختاریافته برای تصاویر

وقتی نیاز دارید تحلیل تصویر را به صورت برنامه‌ای پردازش کنید، خروجی JSON درخواست کنید.

<TryIt 
  title="تحلیل تصویر JSON"
  description="داده‌های ساختاریافته از تحلیل تصویر دریافت کنید که تجزیه و استفاده از آن در برنامه‌ها آسان است."
  prompt={`این تصویر را تحلیل کن و یک شیء JSON با ساختار زیر برگردان:

{
  "summary": "توصیف یک جمله‌ای",
  "objects": ["لیست اشیاء اصلی قابل مشاهده"],
  "people": {
    "count": "تعداد یا 'هیچ'",
    "activities": ["در صورت وجود، چه کاری انجام می‌دهند"]
  },
  "text_detected": ["هرگونه متن قابل مشاهده در تصویر"],
  "colors": {
    "dominant": ["۳ رنگ برتر"],
    "mood": "گرم/سرد/خنثی"
  },
  "setting": {
    "type": "داخلی/خارجی/نامشخص",
    "description": "توصیف دقیق‌تر مکان"
  },
  "technical": {
    "quality": "بالا/متوسط/پایین",
    "lighting": "توصیف نورپردازی",
    "composition": "توصیف قاب‌بندی/ترکیب‌بندی"
  },
  "confidence": "بالا/متوسط/پایین"
}

تصویر برای تحلیل: \${imageDescription}`}
/>

### تحلیل مقایسه‌ای

مقایسه چند تصویر نیاز به برچسب‌گذاری واضح و معیارهای مقایسه مشخص دارد.

<TryIt 
  title="مقایسه تصاویر"
  description="دو یا چند تصویر را با معیارهای خاصی که برای تصمیم‌گیری شما مهم هستند مقایسه کنید."
  prompt={`این تصاویر را برای \${purpose} مقایسه کن:

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

هر تصویر را بر اساس این معیارها تحلیل کن:
1. \${criterion1} (اهمیت: بالا)
2. \${criterion2} (اهمیت: متوسط)  
3. \${criterion3} (اهمیت: پایین)

ارائه بده:
- مقایسه کنار هم برای هر معیار
- نقاط قوت و ضعف هر کدام
- توصیه واضح با استدلال
- هرگونه نگرانی یا نکته احتیاطی`}
/>

## تحلیل اسناد و تصاویر صفحه

یکی از کاربردی‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی چندوجهی، تحلیل اسناد، تصاویر صفحه و عناصر رابط کاربری است. این کار ساعت‌ها رونویسی و بررسی دستی را صرفه‌جویی می‌کند.

### استخراج از اسناد

اسناد اسکن‌شده، عکس‌های رسید و فایل‌های PDF به عنوان تصویر همگی قابل پردازش هستند. کلید کار این است که به مدل بگویید چه نوع سندی است و چه اطلاعاتی نیاز دارید.

<TryIt 
  title="استخراج‌کننده داده از اسناد"
  description="داده‌های ساختاریافته را از عکس‌های اسناد، رسیدها، فاکتورها یا فرم‌ها استخراج کنید."
  prompt={`این یک عکس/اسکن از یک \${documentType} است.

همه اطلاعات را به فرمت JSON ساختاریافته استخراج کن:

{
  "document_type": "نوع تشخیص داده شده",
  "date": "در صورت وجود",
  "key_fields": {
    "نام_فیلد": "مقدار"
  },
  "line_items": [
    {"description": "", "amount": ""}
  ],
  "totals": {
    "subtotal": "",
    "tax": "",
    "total": ""
  },
  "handwritten_notes": ["هرگونه متن دست‌نویس"],
  "unclear_sections": ["بخش‌هایی که خواندنشان سخت بود"],
  "confidence": "بالا/متوسط/پایین"
}

مهم: اگر هر متنی نامشخص است، آن را در "unclear_sections" ذکر کن به جای حدس زدن. اگر بخش‌های قابل توجهی سخت خوانده شدند، اطمینان را "پایین" علامت بزن.

توصیف سند: \${documentDescription}`}
/>

### تحلیل تصویر صفحه و رابط کاربری

تصاویر صفحه گنجینه‌هایی برای اشکال‌زدایی، بررسی UX و مستندسازی هستند. هوش مصنوعی را هدایت کنید تا روی آنچه مهم است تمرکز کند.

<TryIt 
  title="تحلیل‌گر تصویر صفحه UI/UX"
  description="تحلیل دقیق تصاویر صفحه برای اشکال‌زدایی، بررسی UX یا مستندسازی دریافت کنید."
  prompt={`این یک تصویر صفحه از \${applicationName} است.

این رابط را تحلیل کن:

**شناسایی**
- این چه صفحه/نما/وضعیتی است؟
- کاربر احتمالاً در اینجا چه کاری می‌خواهد انجام دهد؟

**عناصر UI**
- عناصر تعاملی کلیدی (دکمه‌ها، فرم‌ها، منوها)
- وضعیت فعلی (آیا چیزی انتخاب، پر یا باز شده؟)
- آیا پیام خطا، هشدار یا اعلانی وجود دارد؟

**ارزیابی UX**
- آیا چیدمان واضح و شهودی است؟
- آیا عناصر گیج‌کننده یا برچسب‌های نامشخصی وجود دارد؟
- نگرانی‌های دسترسی‌پذیری (کنتراست، اندازه متن و غیره)؟

**مشکلات شناسایی‌شده**
- باگ‌های بصری یا عدم تراز؟
- متن بریده‌شده یا مشکلات سرریز؟
- سبک‌دهی ناسازگار؟

توصیف تصویر صفحه: \${screenshotDescription}`}
/>

### تحلیل پیام خطا

وقتی با خطایی مواجه می‌شوید، یک تصویر صفحه اغلب زمینه بیشتری نسبت به کپی کردن فقط متن خطا دارد.

<TryIt 
  title="تشخیص خطا از تصویر صفحه"
  description="توضیحات ساده و راه‌حل‌ها برای پیام‌های خطا در تصاویر صفحه دریافت کنید."
  prompt={`این خطا را در \${context} می‌بینم.

[پیام خطا/تصویر صفحه را توصیف یا بچسبانید]
جزئیات خطا: \${errorDetails}

لطفاً ارائه بده:

1. **توضیح به زبان ساده**: این خطا واقعاً چه معنایی دارد؟

2. **علل محتمل** (رتبه‌بندی بر اساس احتمال):
   - محتمل‌ترین: 
   - همچنین ممکن:
   - کمتر رایج:

3. **رفع گام به گام**:
   - ابتدا، امتحان کن...
   - اگر کار نکرد...
   - به عنوان آخرین راه‌حل...

4. **پیشگیری**: چگونه از این خطا در آینده جلوگیری کنیم

5. **پرچم‌های قرمز**: چه زمانی این خطا ممکن است نشان‌دهنده مشکل جدی‌تری باشد`}
/>

## پرامپت‌های تولید تصویر

تولید تصاویر از توصیفات متنی یک هنر است. هرچه پرامپت شما مشخص‌تر و ساختاریافته‌تر باشد، نتیجه به دیدگاه شما نزدیک‌تر خواهد بود.

### آناتومی یک پرامپت تصویر

پرامپت‌های مؤثر تولید تصویر چندین مؤلفه دارند:

<InfoGrid items={[
  { label: "موضوع", description: "تمرکز اصلی تصویر چیست؟", example: "یک سگ گلدن رتریور در حال بازی در برگ‌های پاییزی", color: "blue" },
  { label: "سبک", description: "چه سبک هنری یا رسانه‌ای؟", example: "نقاشی آبرنگ، هنر دیجیتال، فوتورئالیستیک", color: "purple" },
  { label: "ترکیب‌بندی", description: "صحنه چگونه آرایش یافته؟", example: "پرتره نزدیک، منظره گسترده، نمای پرنده", color: "green" },
  { label: "نورپردازی", description: "منبع و کیفیت نور چیست؟", example: "نور ملایم صبحگاهی، سایه‌های دراماتیک، درخشش نئون", color: "amber" },
  { label: "حال و هوا", description: "باید چه احساسی را برانگیزد؟", example: "آرام، پرانرژی، مرموز، نوستالژیک", color: "pink" },
  { label: "جزئیات", description: "عناصر خاص برای شامل شدن یا اجتناب", example: "شامل: گل‌ها. اجتناب: متن، واترمارک", color: "cyan" }
]} />

### تولید پایه تصویر

<TryIt 
  title="پرامپت ساختاریافته تصویر"
  description="از این قالب برای ایجاد پرامپت‌های دقیق و مشخص تولید تصویر استفاده کنید."
  prompt={`یک تصویر با این مشخصات ایجاد کن:

**موضوع**: \${subject}

**سبک**: \${style}
**رسانه**: \${medium} (مثلاً نقاشی رنگ روغن، هنر دیجیتال، عکس)

**ترکیب‌بندی**:
- قاب‌بندی: \${framing} (نزدیک، متوسط، زاویه گسترده)
- پرسپکتیو: \${perspective} (سطح چشم، زاویه پایین، از بالا)
- تمرکز: \${focusArea}

**نورپردازی**:
- منبع: \${lightSource}
- کیفیت: \${lightQuality} (ملایم، سخت، پخش‌شده)
- زمان روز: \${timeOfDay}

**پالت رنگ**: \${colors}

**حال و هوا/فضا**: \${mood}

**باید شامل شود**: \${includeElements}
**باید اجتناب شود**: \${avoidElements}

**فنی**: نسبت تصویر \${aspectRatio}، کیفیت بالا`}
/>

### ساخت صحنه

برای صحنه‌های پیچیده، لایه‌ها را از پیش‌زمینه تا پس‌زمینه توصیف کنید.

<TryIt 
  title="توصیف صحنه لایه‌ای"
  description="صحنه‌های پیچیده را با توصیف آنچه در هر لایه عمق ظاهر می‌شود بسازید."
  prompt={`یک صحنه مفصل تولید کن:

**محیط**: \${setting}

**پیش‌زمینه** (نزدیک‌ترین به بیننده):
\${foreground}

**میان‌زمینه** (ناحیه عمل اصلی):
\${middleGround}

**پس‌زمینه** (عناصر دور):
\${background}

**جزئیات جوی**:
- آب‌وهوا/هوا: \${weather}
- نورپردازی: \${lighting}
- زمان: \${timeOfDay}

**سبک**: \${artisticStyle}
**حال و هوا**: \${mood}
**پالت رنگ**: \${colors}

جزئیات اضافی برای شامل شدن: \${additionalDetails}`}
/>

## پرامپت‌نویسی صوتی

پردازش صوتی امکان رونویسی، تحلیل و درک محتوای گفتاری را فراهم می‌کند. کلید کار ارائه زمینه درباره محتوای صوتی است.

### رونویسی پیشرفته

رونویسی پایه فقط شروع است. با پرامپت‌های خوب، می‌توانید شناسایی گوینده، برچسب‌های زمانی و دقت مختص حوزه را دریافت کنید.

<TryIt 
  title="رونویسی هوشمند"
  description="رونویسی‌های دقیق با برچسب‌های گوینده، برچسب‌های زمانی و مدیریت بخش‌های نامشخص دریافت کنید."
  prompt={`این ضبط صوتی را رونویسی کن.

**زمینه**: \${recordingType} (جلسه، مصاحبه، پادکست، سخنرانی و غیره)
**گویندگان مورد انتظار**: \${speakerCount} (\${speakerRoles})
**حوزه**: \${domain} (اصطلاحات فنی مورد انتظار: \${technicalTerms})

**فرمت خروجی**:
[00:00] **گوینده ۱ (نام/نقش)**: متن رونویسی‌شده اینجا.
[00:15] **گوینده ۲ (نام/نقش)**: پاسخ آن‌ها اینجا.

**دستورالعمل‌ها**:
- برچسب‌های زمانی را در وقفه‌های طبیعی اضافه کن (هر ۳۰-۶۰ ثانیه یا در تغییر گوینده)
- بخش‌های نامشخص را به عنوان [ناشنوا] یا [نامشخص: بهترین حدس؟] علامت بزن
- صداهای غیرگفتاری را در براکت بنویس: [خنده]، [زنگ تلفن]، [مکث طولانی]
- کلمات پرکننده را فقط اگر معنادار هستند حفظ کن (اوم، آه می‌توانند حذف شوند)
- هرگونه موارد اقدام یا تصمیمات را با نماد ← علامت‌گذاری کن

توصیف صوتی: \${audioDescription}`}
/>

### تحلیل محتوای صوتی

فراتر از رونویسی، هوش مصنوعی می‌تواند محتوا، لحن و لحظات کلیدی در صوت را تحلیل کند.

<TryIt 
  title="تحلیل‌گر محتوای صوتی"
  description="تحلیل جامع محتوای صوتی شامل خلاصه، لحظات کلیدی و احساسات دریافت کنید."
  prompt={`این ضبط صوتی را تحلیل کن:

توصیف صوتی: \${audioDescription}

ارائه بده:

**۱. خلاصه اجرایی** (۲-۳ جمله)
این ضبط درباره چیست؟ نکته اصلی چیست؟

**۲. گویندگان**
- چند گوینده متمایز وجود دارد؟
- ویژگی‌ها (در صورت قابل تشخیص): لحن، سبک صحبت، سطح تخصص

**۳. تجزیه محتوا**
- موضوعات اصلی مورد بحث (با برچسب‌های زمانی تقریبی)
- نکات کلیدی مطرح‌شده
- سؤالات مطرح‌شده

**۴. تحلیل احساسی**
- لحن کلی (رسمی، غیررسمی، تنش‌آلود، دوستانه)
- لحظات احساسی قابل توجه
- سطح انرژی در طول ضبط

**۵. موارد قابل اقدام**
- تصمیمات گرفته‌شده
- موارد اقدام ذکرشده
- پیگیری‌های مورد نیاز

**۶. نقل قول‌های قابل توجه**
۲-۳ نقل قول مهم با برچسب زمانی استخراج کن

**۷. کیفیت صوت**
- وضوح کلی
- هرگونه مشکل (نویز پس‌زمینه، وقفه‌ها، مشکلات فنی)`}
/>

## پرامپت‌نویسی ویدیویی

ویدیو تحلیل بصری و صوتی را در طول زمان ترکیب می‌کند. چالش، هدایت هوش مصنوعی برای تمرکز بر جنبه‌های مرتبط در کل مدت زمان است.

### درک ویدیو

<TryIt 
  title="تحلیل جامع ویدیو"
  description="تجزیه ساختاریافته محتوای ویدیو شامل خط زمانی، عناصر بصری و لحظات کلیدی دریافت کنید."
  prompt={`این ویدیو را تحلیل کن: \${videoDescription}

یک تحلیل جامع ارائه بده:

**۱. نمای کلی** (۲-۳ جمله)
این ویدیو درباره چیست؟ پیام یا هدف اصلی چیست؟

**۲. خط زمانی لحظات کلیدی**
| برچسب زمانی | رویداد | اهمیت |
|-------------|--------|-------|
| 0:00 | ... | ... |

**۳. تحلیل بصری**
- محیط/مکان: این کجا اتفاق می‌افتد؟
- افراد: چه کسی ظاهر می‌شود؟ چه کاری انجام می‌دهند؟
- اشیاء: اقلام یا وسایل کلیدی نمایش داده‌شده
- سبک بصری: کیفیت، ویرایش، گرافیک‌های استفاده‌شده

**۴. تحلیل صوتی**
- گفتار: نکات اصلی مطرح‌شده (در صورت وجود دیالوگ)
- موسیقی: نوع، حال و هوا، نحوه استفاده
- جلوه‌های صوتی: عناصر صوتی قابل توجه

**۵. کیفیت تولید**
- کیفیت ویدیو و ویرایش
- ریتم و ساختار
- اثربخشی برای هدفش

**۶. مخاطب هدف**
این ویدیو برای چه کسی ساخته شده؟ آیا به خوبی به آن‌ها خدمت می‌کند؟

**۷. نکات کلیدی**
بیننده باید چه چیزی از این ویدیو به خاطر بسپارد؟`}
/>

### استخراج محتوای ویدیو

برای استخراج اطلاعات خاص از ویدیوها، دقیقاً بگویید چه چیزی نیاز دارید.

<TryIt 
  title="استخراج‌کننده داده ویدیو"
  description="اطلاعات خاص را از ویدیوها با برچسب‌های زمانی و خروجی ساختاریافته استخراج کنید."
  prompt={`اطلاعات خاص را از این ویدیو استخراج کن:

نوع ویدیو: \${videoType}
توصیف ویدیو: \${videoDescription}

**اطلاعات برای استخراج**:
1. \${extractItem1}
2. \${extractItem2}
3. \${extractItem3}

**فرمت خروجی**:
{
  "video_summary": "توصیف مختصر",
  "duration": "طول تخمینی",
  "extracted_data": [
    {
      "timestamp": "MM:SS",
      "item": "چه چیزی پیدا شد",
      "details": "زمینه اضافی",
      "confidence": "بالا/متوسط/پایین"
    }
  ],
  "items_not_found": ["لیست مواردی که درخواست شد اما وجود نداشت"],
  "additional_observations": "هر چیز مرتبطی که صریحاً درخواست نشده"
}`}
/>

## ترکیبات چندوجهی

قدرت واقعی هوش مصنوعی چندوجهی زمانی ظاهر می‌شود که انواع مختلف ورودی را ترکیب کنید. این ترکیبات تحلیلی را ممکن می‌سازند که با هیچ وجه منفردی امکان‌پذیر نیست.

### تأیید تصویر + متن

بررسی کنید که آیا تصاویر و توصیفاتشان مطابقت دارند—ضروری برای تجارت الکترونیک، نظارت بر محتوا و تضمین کیفیت.

<TryIt 
  title="بررسی‌کننده تطابق تصویر-متن"
  description="تأیید کنید که تصاویر به درستی توصیفات متنی خود را نشان می‌دهند و بالعکس."
  prompt={`این تصویر و متن همراه آن را برای تطابق تحلیل کن:

**تصویر**: \${imageDescription}
**توصیف متنی**: "\${textDescription}"

ارزیابی کن:

**۱. تطابق دقت**
- آیا تصویر آنچه متن توصیف می‌کند را نشان می‌دهد؟
- امتیاز: [۱-۱۰] با توضیح

**۲. ادعاهای متن در مقابل واقعیت بصری**
| ادعا در متن | قابل مشاهده در تصویر؟ | یادداشت‌ها |
|-------------|------------------------|-----------|
| ... | بله/خیر/جزئی | ... |

**۳. عناصر بصری ذکرنشده**
چه چیزی در تصویر قابل مشاهده است اما در متن توصیف نشده؟

**۴. ادعاهای متن غیرقابل مشاهده**
چه چیزی در متن توصیف شده اما از تصویر قابل تأیید نیست؟

**۵. توصیه‌ها**
- برای متن: [بهبودها برای مطابقت با تصویر]
- برای تصویر: [بهبودها برای مطابقت با متن]

**۶. ارزیابی کلی**
آیا این جفت تصویر-متن برای \${purpose} قابل اعتماد است؟`}
/>

### اشکال‌زدایی تصویر صفحه + کد

یکی از قدرتمندترین ترکیبات برای توسعه‌دهندگان: دیدن باگ بصری در کنار کد.

<TryIt 
  title="اشکال‌زدای باگ بصری"
  description="مشکلات UI را با تحلیل همزمان خروجی بصری و کد منبع اشکال‌زدایی کنید."
  prompt={`یک باگ UI دارم. این چیزی است که می‌بینم و کدم:

**توصیف تصویر صفحه**: \${screenshotDescription}
**مشکل چیست**: \${bugDescription}
**رفتار مورد انتظار**: \${expectedBehavior}

**کد مرتبط**:
\`\`\`\${language}
\${code}
\`\`\`

لطفاً کمکم کن:

**۱. تحلیل علت ریشه‌ای**
- چه چیزی در کد باعث این مشکل بصری می‌شود؟
- کدام خط(های) خاص مسئول هستند؟

**۲. توضیح**
- چرا این کد این نتیجه بصری را تولید می‌کند؟
- مکانیزم زیربنایی چیست؟

**۳. رفع**
\`\`\`\${language}
// کد اصلاح‌شده اینجا
\`\`\`

**۴. پیشگیری**
- چگونه از این نوع باگ در آینده جلوگیری کنیم
- هرگونه مشکل مرتبط برای بررسی`}
/>

### تصمیم‌گیری چند تصویره

هنگام انتخاب بین گزینه‌ها، مقایسه ساختاریافته به تصمیم‌گیری بهتر کمک می‌کند.

<TryIt 
  title="مقایسه‌کننده گزینه‌های بصری"
  description="چند تصویر را به طور سیستماتیک با معیارهای خود مقایسه کنید تا تصمیمات آگاهانه بگیرید."
  prompt={`بین این گزینه‌ها برای \${purpose} انتخاب می‌کنم:

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

**معیارهای من** (به ترتیب اهمیت):
1. \${criterion1} (وزن: بالا)
2. \${criterion2} (وزن: متوسط)
3. \${criterion3} (وزن: پایین)

ارائه بده:

**ماتریس مقایسه**
| معیار | گزینه A | گزینه B | گزینه C |
|-------|---------|---------|---------|
| \${criterion1} | امتیاز + یادداشت‌ها | ... | ... |
| \${criterion2} | ... | ... | ... |
| \${criterion3} | ... | ... | ... |

**امتیازات وزن‌دار**
- گزینه A: X/10
- گزینه B: X/10
- گزینه C: X/10

**توصیه**
بر اساس اولویت‌های اعلام‌شده شما، [گزینه] را توصیه می‌کنم چون...

**نکات احتیاطی**
- اگر [شرط]، [جایگزین] را در نظر بگیرید
- مراقب [مشکل بالقوه] باشید`}
/>

## بهترین روش‌ها برای پرامپت‌های چندوجهی

گرفتن نتایج عالی از هوش مصنوعی چندوجهی نیاز به درک هم قابلیت‌ها و هم محدودیت‌های آن دارد.

### چه چیزی پرامپت‌های چندوجهی را مؤثر می‌کند

<InfoGrid items={[
  { label: "زمینه ارائه دهید", description: "به مدل بگویید رسانه چیست و چرا آن را تحلیل می‌کنید", example: "\"این یک عکس محصول برای سایت تجارت الکترونیک ماست...\"", color: "green" },
  { label: "مشخص باشید", description: "درباره عناصر خاص بپرسید نه برداشت‌های کلی", example: "\"روی جدول قیمت‌گذاری در گوشه بالا-راست تمرکز کن\"", color: "green" },
  { label: "به مکان‌ها اشاره کنید", description: "با استفاده از زبان مکانی به نواحی خاص اشاره کنید", example: "\"در ربع پایین-چپ...\"", color: "green" },
  { label: "هدفتان را بیان کنید", description: "توضیح دهید تحلیل را برای چه استفاده می‌کنید", example: "\"باید تصمیم بگیرم آیا این تصویر برای اپ موبایل ما کار می‌کند\"", color: "green" }
]} />

### دام‌های رایج برای اجتناب

<InfoGrid items={[
  { label: "فرض بینایی کامل", description: "مدل‌ها ممکن است جزئیات کوچک را از دست بدهند، به خصوص در تصاویر با وضوح پایین", example: "درباره متن ۸ پوینتی در یک تصویر فشرده نپرسید", color: "red" },
  { label: "انتظار OCR کامل", description: "دست‌خط، فونت‌های غیرمعمول و چیدمان‌های پیچیده می‌توانند باعث خطا شوند", example: "متن استخراج‌شده از رسیدها و فرم‌ها را تأیید کنید", color: "red" },
  { label: "نادیده گرفتن سیاست‌های محتوا", description: "مدل‌ها محدودیت‌هایی برای انواع خاصی از محتوا دارند", example: "افراد خاص را شناسایی نمی‌کند یا محتوای نامناسب را تحلیل نمی‌کند", color: "red" },
  { label: "رد شدن از تأیید", description: "همیشه اطلاعات حیاتی استخراج‌شده از رسانه را تأیید کنید", example: "اعداد، تاریخ‌ها و نام‌ها از استخراج سند را دوباره بررسی کنید", color: "red" }
]} />

### مدیریت محدودیت‌ها با ظرافت

<TryIt 
  title="تحلیل تصویر با آگاهی از عدم قطعیت"
  description="این پرامپت به صراحت مواردی را که مدل نمی‌تواند واضح ببیند یا مطمئن نیست مدیریت می‌کند."
  prompt={`این تصویر را تحلیل کن: \${imageDescription}

**دستورالعمل‌ها برای مدیریت عدم قطعیت**:

اگر چیزی را واضح نمی‌بینی:
- حدس نزن یا جزئیات جعل نکن
- بگو: "[آنچه قابل مشاهده است] را می‌بینم اما نمی‌توانم [عنصر نامشخص] را واضح تشخیص دهم"
- پیشنهاد بده چه اطلاعات اضافی کمک می‌کند

اگر محتوا محدود به نظر می‌رسد:
- توضیح بده چه چیزی را می‌توانی و چه چیزی را نمی‌توانی تحلیل کنی
- روی جنبه‌های مجاز تحلیل تمرکز کن

اگر درباره افراد سؤال شد:
- اقدامات، موقعیت‌ها و ویژگی‌های کلی را توصیف کن
- تلاش نکن افراد خاص را شناسایی کنی
- تمرکز کن بر: تعداد افراد، فعالیت‌ها، حالات چهره، پوشش

**تحلیل شما**:
[با تحلیل ادامه بده، این دستورالعمل‌ها را اعمال کن]`}
/>

<Quiz 
  question="چرا پرامپت‌نویسی برای مدل‌های چندوجهی بیشتر از مدل‌های فقط متنی اهمیت دارد؟"
  options={[
    "مدل‌های چندوجهی کمتر هوشمند هستند و به کمک بیشتری نیاز دارند",
    "تصاویر و صدا ذاتاً مبهم هستند—هوش مصنوعی نیاز به زمینه دارد تا بداند چه جنبه‌هایی مهم هستند",
    "مدل‌های چندوجهی فقط می‌توانند یک نوع ورودی را در هر لحظه پردازش کنند",
    "پرامپت‌های متنی با مدل‌های چندوجهی کار نمی‌کنند"
  ]}
  correctIndex={1}
  explanation="وقتی به یک تصویر نگاه می‌کنید، فوراً می‌دانید چه چیزی بر اساس اهدافتان مهم است. هوش مصنوعی این زمینه را ندارد—یک عکس از ترک دیوار می‌تواند نگرانی مهندسی، بافت هنری یا پس‌زمینه نامربوط باشد. پرامپت شما تعیین می‌کند که هوش مصنوعی چگونه رسانه‌ای که ارائه می‌دهید را تفسیر کرده و روی آن تمرکز کند."
/>
