步驟 01 — 描述你的圖片
寫一段提示詞，描述你想讓 Qwen 生成的主體、風格與細節。
Qwen
用通義千問把需求拆解成步驟：先整理輸入，再用 Python/Code Interpreter 驗證，最後透過 Function Calling 串接工具輸出可交付結果。
運作原理
用 Qwen 三步建立圖片
從一個文字創意到一張成品圖片——無需設定、無需外掛、無需 Discord。
步驟 02 — 選擇長寬比與數量
選定長寬比，以及單次執行要生成的變體數量。
步驟 03 — 生成並下載
點擊生成並稍候片刻。Qwen 會建立你的圖片。下載它們，或調整提示詞並再次執行。
它能做什麼
如何使用 Qwen
從輸入到輸出：把任務拆成可執行的三步
先貼上需求、資料或 GitHub 連結，讓模型把目標拆成可執行的步驟與輸出格式。接著啟用 Python/Code Interpreter 進行計算、抽樣檢查或重現關鍵數字，避免只靠文字推論。最後用 Function Calling 觸發你指定的工具動作（例如格式轉換、欄位對齊、結果彙整），把結果直接整理成可交付內容。
台灣團隊常用情境：文件、程式、資料一次到位
產品與營運可把報表或 CSV 丟進來，讓工具用 Python 產出指標、異常點與可直接貼到簡報的摘要。工程團隊可從 GitHub 匯入 README、Issue 與程式片段，整理成修復清單、測試案例與 PR 說明草稿。客服與內容團隊則能把既有知識庫條目餵入，生成一致的回覆模板並保留引用來源，方便內部審核。
產出前的檢核：把「看似合理」變成「可驗證」
對於數字與表格結果，建議要求同時輸出計算步驟、關鍵中間值與可重跑的 Python 程式片段，讓同事能快速複核。對於程式建議與修補，先讓工具列出假設條件、相依套件與可能失敗的邊界，再用最小可重現案例驗證。若內容來自 GitHub 或文件，請要求標註引用段落或檔案路徑，降低誤用或斷章取義的風險。
為什麼在 Cleep AI 使用：把模型能力接到你的流程裡
Cleep AI 讓你把對話結果落到可執行的工作流：需要計算就開 Python/Code Interpreter，需要串接就用 Function Calling。當你把 GitHub 連結貼進來，工具能以「檔案結構—變更建議—風險點」的方式整理，方便直接轉成任務卡或 PR 描述。你也可以固定輸出格式（例如 JSON、表格欄位、段落結構），讓每次交付更一致、可自動化。
把你的下一個任務，變成可交付的結果
上傳一份報表、貼上 GitHub 連結或直接描述需求，立即產出可檢核的結論與下一步。需要更嚴謹時，加入 Python/Code Interpreter 讓數字可重現；需要更省時時，用 Function Calling 把動作交給工具執行。現在就用 Cleep AI 把流程跑一次，確認它是否符合你的交付標準。
FAQ
常見問題
通義千問是什麼類型的工具？
它屬於大型語言模型家族，可用於文字理解與生成、程式協助與資料推理；在 Cleep AI 中可搭配 Python/Code Interpreter 與 Function Calling，讓結果更可驗證、也更容易接到既有流程。
可以直接讀取 GitHub 的內容來整理需求或改程式嗎？
可以貼上 GitHub 連結或貼上程式片段，工具可協助摘要檔案結構、整理變更建議與風險點；建議同時要求標註引用檔案路徑或段落，方便你回到原始碼核對。
Function Calling 可以做什麼？
它能把「要做的動作」以結構化方式交給你設定的工具或流程（例如格式轉換、資料彙整、查詢與輸出成固定欄位），減少人工複製貼上並提升一致性。
Python 和 Code Interpreter 有什麼差別？
Python 指的是用程式碼表達計算與處理邏輯；Code Interpreter 則偏向在受控環境中實際執行這些程式、讀取你上傳的資料並回傳可重現的結果與中間值。
產出的數字或結論要怎麼快速驗證？
可要求同時提供計算步驟、關鍵中間值、抽樣檢查方式與可重跑的 Python 程式片段；若引用文件或 GitHub，則要求標註來源位置以便回查。
有提供 API 嗎？
Cleep AI 以產品介面為主，是否提供 API 與可用範圍會依方案與整合需求而定；若你需要把 Function Calling 串到內部系統，建議到 https://cleep.ai 了解最新支援方式。
