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Qwen AI Prompt Cheat Sheet

Überblick

Qwen (Tongyi Qianwen) ist die umfassende Familie von großen Sprachmodellen von Alibaba Cloud, die von Grundlagen- bis Lehrmodellen mit Parametern von 0.5B bis 72B+ reicht. Das neueste Qwen2.5-Max stellt einen Durchbruch in KI-Fähigkeiten mit seiner großen Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur dar, die auf über 20 Trillion-Token vortrainiert wurde und mit Branchenführern wie GPT-4o und Claude 3.5 Sonnet konkurrieren soll.

Was ist los? Qwen apart ist seine außergewöhnliche multimodale Fähigkeiten, Unterstützung 119 Sprachen und Dialekte, umfassendes visionssprachiges Verständnis und fortschrittliche agenturbasierte Aufgabenausführung. Die Qwen-Familie umfasst spezielle Modelle wie Qwen2.5-VL für multimodale Aufgaben und Qwen2.5-Omni für end-to-end multimodale Wahrnehmung, so dass es einzigartig für komplexe, real-world Anwendungen positioniert.

Schlüsselstärken

Multimodale Exzellenz

Qwen zeichnet sich gleichzeitig durch die Verarbeitung und das Verständnis mehrerer Eingabetypen aus, darunter Text, Bilder, Audio- und Videoinhalte. Das Qwen2.5-VL-Modell kann Videos über eine Stunde lang erfassen und zeitliche Ereignisse mit bemerkenswerter Genauigkeit erfassen.

Mehrsprachige Meisterschaft

Mit Unterstützung von 119 Sprachen und Dialekten bricht Qwen die Sprachbarrieren effektiver ab als die meisten KI-Modelle, so dass es ideal für globale Anwendungen und interkulturelle Kommunikation.

Agent Caps

Qwen's Model Context Protocol (MCP) unterstützt und erweiterte Agent-Funktionen ermöglichen eine anspruchsvolle Aufgabenautomatisierung, Funktionsaufruf und komplexe Workflow-Ausführung.

Open Source Flexibilität

Erhältlich unter Apache 2.0 Lizenz mit Bereitstellungsoptionen auf mehreren Plattformen wie Ollama, LM Studio, SGLang und vLLM und bietet beispiellose Flexibilität für Entwickler.

Grundprinzipien

Klare Absichtserklärung

Qwen reagiert am besten, wenn Sie Ihre Absicht und das gewünschte Ergebnis am Anfang Ihrer Aufforderung klar sagen.

I need you to analyze this image and provide a detailed description of the objects, their relationships, and any text visible in the scene.

[Image attached]
```_

### Strukturierte Aufgabenaufschlüsselung
Für komplexe Aufgaben brechen sie in klare, sequentielle Schritte, die Qwen systematisch verfolgen kann.

Please help me create a comprehensive marketing strategy. I need you to:

  1. Analyze the target market demographics
  2. Identify key value propositions
  3. Suggest appropriate marketing channels
  4. Develop a content calendar outline
  5. Recommend success metrics

Company details: [Your company information]


### Context-Rich Prompt
Geben Sie ausreichenden Kontext und Hintergrundinformationen, um Qwen zu helfen, den vollen Umfang Ihrer Anfrage zu verstehen.

I'm a software engineer working on a microservices architecture for an e-commerce platform. We're experiencing latency issues between our user service and product catalog service.

Current setup: - Node.js backend services - MongoDB databases - Docker containers on AWS ECS - Average response time: 2.3 seconds

Can you suggest optimization strategies and implementation approaches?


## Advanced Prompting Techniques

### Multimodale Förderung
Leverage Qwens außergewöhnliche multimodale Fähigkeiten, indem Textanweisungen mit visuellen, Audio- oder Videoinhalten kombiniert werden.

Analyze this product demonstration video and create:

  1. A technical specification summary
  2. Key selling points for marketing
  3. Potential customer concerns and responses
  4. Competitive comparison points

Focus on both the visual demonstration and any spoken content.

[Video file attached]


### Kette-of-Thought mit multimodalem Kontext
Führen Sie Qwen durch komplexe Argumentation, während mehrere Arten von Eingaben.

I'm analyzing market trends for renewable energy investments. Please work through this step-by-step:

  1. First, examine these three charts showing solar panel efficiency trends
  2. Then, analyze the financial data spreadsheet for cost projections
  3. Consider the policy document excerpts I've provided
  4. Finally, synthesize insights into investment recommendations

Think through each step explicitly, showing your reasoning process.

[Multiple files attached: charts, spreadsheet, policy documents]


### Ausführung der Aufgaben
Nutzen Sie Qwens Agent-Fähigkeiten für komplexe, mehrstufige Workflows.

Act as my research assistant for a comprehensive market analysis project. I need you to:

Phase 1: Data Collection - Identify key metrics for the renewable energy sector - Suggest reliable data sources and research methodologies - Create a data collection framework

Phase 2: Analysis Framework - Design analytical approaches for trend identification - Develop comparison criteria for different technologies - Establish evaluation metrics for investment potential

Phase 3: Synthesis and Reporting - Create executive summary templates - Design visualization recommendations - Suggest presentation formats for different audiences

Please work through each phase systematically, asking clarifying questions when needed.


### Funktionsaufruf und Werkzeugintegration
Leverage Qwens Funktion ruft Fähigkeiten zur automatisierten Ausführung von Aufgaben auf.

I need to automate our customer onboarding process. Please help me design a workflow that:

  1. Validates customer information
  2. Creates accounts in our CRM system
  3. Sends personalized welcome emails
  4. Schedules follow-up tasks
  5. Updates our analytics dashboard

For each step, specify: - Required input parameters - Expected outputs - Error handling procedures - Integration points with existing systems

If you need to call specific functions or APIs, please indicate the function signatures and parameters.


## Spezialisierte Anwendungsfälle

### Analyse von Langzeitinhalten
Qwen zeichnet sich durch die Analyse langwieriger Dokumente, Videos und komplexer Datensätze aus.

Please conduct a comprehensive analysis of this 90-minute board meeting recording. I need:

Content Analysis: - Key decisions made and rationale - Action items assigned to specific individuals - Strategic priorities discussed - Budget allocations mentioned

Communication Analysis: - Participation levels of different members - Areas of consensus vs. disagreement - Communication effectiveness assessment

Strategic Insights: - Alignment with company objectives - Potential risks or concerns raised - Opportunities for improvement

Please provide timestamps for important segments and create a structured summary document.

[Video file: board_meeting_Q4_2024.mp4]


### Übergeordnete Kommunikation
Nutzen Sie Qwens 119-sprachige Unterstützung für nuancierte interkulturelle Aufgaben.

I'm preparing for international business negotiations with teams from Japan, Germany, and Brazil. Please help me:

  1. Cultural Context Analysis:

    • Communication styles and preferences for each culture
    • Business etiquette and protocol expectations
    • Decision-making processes and hierarchies

  2. Language Adaptation:

    • Translate key presentation points into appropriate languages
    • Adapt messaging for cultural sensitivities
    • Suggest culturally appropriate examples and analogies

  3. Strategy Development:

    • Negotiation approaches for each cultural context
    • Common ground identification strategies
    • Potential conflict resolution approaches

Please provide specific, actionable guidance for each cultural context.


### Technische Dokumentation und Codeanalyse
Leverage Qwens starke Kodierungsfähigkeit für Entwicklungsaufgaben.

Please review this microservices codebase and provide:

Architecture Analysis: - Service interaction patterns and dependencies - Data flow and communication protocols - Scalability and performance considerations

Code Quality Assessment: - Best practices adherence - Security vulnerability identification - Maintainability and documentation quality

Optimization Recommendations: - Performance improvement opportunities - Refactoring suggestions with specific examples - Testing strategy enhancements

Implementation Roadmap: - Priority order for improvements - Estimated effort and complexity - Risk assessment for proposed changes

[Repository link or code files attached]


## Optimierungsstrategien

### Kontext Fenstermanagement
Qwens großes Kontextfenster ermöglicht eine umfassende Informationsverarbeitung, aber strategische Organisation verbessert die Ergebnisse.

Project Context: E-commerce platform optimization Current Challenge: Cart abandonment rate of 68% Available Data: User analytics, session recordings, survey responses Goal: Reduce abandonment rate to under 40% within 3 months

Analysis Request: Please examine all provided data sources and create a comprehensive optimization strategy. Organize your analysis into:

  1. Problem Identification (most critical factors)
  2. Solution Development (prioritized interventions)
  3. Implementation Plan (timeline and resources)
  4. Success Metrics (measurement and tracking)

[Multiple data files attached]


### Ergänzende Erfrischung
Verwenden Sie Qwens Gesprächsfähigkeiten für iterative Verbesserung der Outputs.

I'd like to develop a comprehensive training program for new software engineers. Let's work on this iteratively:

Round 1: Please create an initial framework covering technical skills, soft skills, and company culture integration.

After you provide the framework, I'll give feedback and we'll refine specific sections together. Focus on creating a solid foundation that we can build upon.


### Leistungsüberwachung
Verfolgen und optimieren Sie Ihre schnelle Wirksamkeit mit Qwen.

Please analyze the effectiveness of my previous prompts to you over our conversation history. Identify:

  1. Most Effective Patterns:

    • Prompt structures that generated high-quality responses
    • Context provision methods that worked well
    • Task breakdown approaches that were successful

  2. Areas for Improvement:

    • Ambiguous instructions that led to clarification requests
    • Missing context that limited response quality
    • Inefficient prompt structures

  3. Optimization Recommendations:

    • Template improvements for common task types
    • Context organization best practices
    • Communication style adjustments

Use this analysis to suggest improved prompting strategies for future interactions. ```_

Best Practices

Multimodale Stärken nutzen

Denken Sie immer daran, ob visuelle, Audio- oder Videoinhalte Ihre Aufforderung und Qwens Verständnis verbessern könnten.

Reichen Kontext

Qwens großes Kontextfenster und mehrsprachige Fähigkeiten scheinen, wenn es umfassende Hintergrundinformationen gibt.

Verwenden Sie strukturierte Ansätze

Zerbrechen Sie komplexe Aufgaben in klare Phasen und Schritte, die mit Qwens systematischen Verarbeitungsstärken übereinstimmen.

Kulturelle Entwicklung

Nutzen Sie die Konversationsfähigkeiten von Qwen, um die Outputs durch mehrere Interaktionsrunden zu verfeinern und zu verbessern.

Ausgabeformate angeben

Deutlich gewünschte Ausgabeformate angeben, insbesondere für technische Dokumentationen, Analyseberichte oder strukturierte Daten.

Test Cross-Platform Kompatibilität

Bei der Verwendung von Qwen durch verschiedene Plattformen (Ollama, LM Studio, etc.), testen Sie schnelle Wirksamkeit in allen Umgebungen.

Häufige Pitfalls zu vermeiden

Multimodale Kapazitäten nutzen

Beschränken Sie sich nicht auf text-only Interaktionen, wenn Qwen mehrere Eingabetypen gleichzeitig bearbeiten kann.

Unzureichender Kontext für komplexe Aufgaben

Qwens Fähigkeiten skaliert mit der Qualität und Vollständigkeit des Kontexts.

Sprachvielfalt ignorieren

Nutzen Sie die 119-sprachige Unterstützung von Qwen für wirklich globale Anwendungen.

Mit Blick auf Agent Caps

Behandeln Sie Qwen nicht als Frage-Anwender-System; nutzen Sie seine Fähigkeit, komplexe, mehrstufige Workflows auszuführen.

Generisches Prompt

Vermeiden Sie one-size-fits-all-Prompts; passen Sie Ihren Ansatz zu Qwens spezifischen Stärken und Fähigkeiten.

Fehlerbehebung

Inkonsistente multimodale Ergebnisse

  • Stellen Sie sicher, dass die Dateiformate unterstützt und klar referiert werden
  • Geben Sie explizite Anweisungen, wie verschiedene Medientypen verarbeitet werden sollen
  • Test mit einfacheren multimodalen Kombinationen vor komplexen Szenarien

Fragen der Sprachverarbeitung

  • Spezifizieren Sie die Primärsprache für die Analyse bei der Arbeit mit mehrsprachigen Inhalten
  • Geben Sie kulturellen Kontext, wenn Sprachnuancen wichtig sind
  • Testen Sie sprachspezifische Aufforderungen mit Muttersprachlern, wenn möglich

Agent Task Failures

  • Bruch komplexer Workflows in kleinere, testbare Komponenten
  • Klare Erfolgskriterien für jeden Schritt
  • Enthalten Sie die Anweisungen zur Fehlerbehebung für gemeinsame Fehlerszenarien

Leistungsoptimierung

  • Überwachen Sie die Antwortzeiten und passen Sie die schnelle Komplexität entsprechend an
  • Verwenden Sie geeignete Modellgrößen für verschiedene Aufgabentypen
  • Betrachten Sie die Batch-Verarbeitung für große Analyseaufgaben

Integrationsbeispiele

API Integration

```python

Example: Using Qwen for multimodal content analysis

import requests

def analyze_multimodal_content(text_prompt, image_path, video_path): payload = \\{ "model": "qwen2.5-vl", "messages": [ \\{ "role": "user", "content": [ \\{"type": "text", "text": text_prompt\\}, \\{"type": "image", "image_url": \\{"url": image_path\\}\\}, \\{"type": "video", "video_url": \\{"url": video_path\\}\\} ] \\} ], "max_tokens": 4000 \\}

response = requests.post("https://api.qwen.com/v1/chat/completions",
                       json=payload, headers=headers)
return response.json()

```_

Workflow Automation

```python

Example: Agent-based task automation with Qwen

class QwenAgent: def init(self, model="qwen2.5-max"): self.model = model self.conversation_history = []

def execute_workflow(self, workflow_steps):
    results = \\\\{\\\\}
    for step in workflow_steps:
        prompt = self.build_step_prompt(step, results)
        response = self.call_qwen(prompt)
        results[step['name']] = response
        self.conversation_history.append((prompt, response))
    return results

def build_step_prompt(self, step, previous_results):
    context = f"Previous results: \\\\{previous_results\\\\}\n"
    return f"\\\\{context\\\\}Current task: \\\\{step['description']\\\\}\nInstructions: \\\\{step['instructions']\\\\}"

```_

Erweiterte Konfiguration

Modellauswahl

  • *Qwen2.5-Max: Best aus komplexen Gründen und groß angelegten Analysen
  • *Qwen2.5-VL: Optimal für multimodale Aufgaben mit visuellem Inhalt
  • *Qwen2.5-Omni: Ideal für umfassende multimodale Wahrnehmung
  • *Qwen2-72B: Geeignet für hochkomplexe Text-nur Aufgaben
  • *Qwen2-7B: Effizient für Standard-Konversationsanwendungen

Plattform-spezifische Optimierungen

Ollama Bereitstellung

```bash

Install and run Qwen locally

ollama pull qwen2.5:7b ollama run qwen2.5:7b "Your prompt here" ```_

LM Studio Integration

Konfigurieren Sie Qwen Modelle in LM Studio für lokale Entwicklung mit benutzerdefinierten Parametern und Feinabstimmungsoptionen.

Cloud Bereitstellung

Verwenden Sie Alibaba Cloud's Model Studio für Enterprise-Skala Qwen-Einsätze mit erweiterten Überwachungs- und Skalierungsfunktionen.

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*Dieses Betrugsblatt bietet umfassende Anleitung zur Maximierung Qwen AI's Fähigkeiten im gesamten Spektrum von Modellen und Anwendungen. Für die aktuellsten Informationen und Updates finden Sie die offiziellen Qwen-Dokumentation und die Alibaba Cloud-Ressourcen. *