是的，用户可以通过提供结构化的初始上下文和相关的参考链接来显著提高 DeepResearch 的处理速度和准确性。 这种方法有助于系统专注于最关键的信息，减少歧义，并最大限度地减少在不必要的数据探索上花费的时间。 通过为系统提供清晰的起点，用户可以使其优先处理任务、高效分配资源并避免切题分析。
首先，预先提供结构化上下文是关键。 例如，如果您要求分析软件错误，则显式说明编程语言、框架版本、错误日志和重现问题的步骤，可让系统跳过一般的故障排除步骤。 不要使用像“我的应用程序崩溃了”这样的模糊查询，而是使用详细的输入，例如“React Native 0.72 应用程序在 iOS 上通过 expo-camera 13.5.0 访问相机时崩溃，错误代码 E_CAMERA_UNAVAILABLE”，这让系统可以立即缩小到特定于平台的文档、版本兼容性表或已知的 GitHub 问题。 同样，将上下文组织成项目符号或编号列表，有助于系统比非结构化段落更快地解析数据点之间的关系。
其次，包含文档、代码存储库或研究论文的参考链接使 DeepResearch 可以直接访问权威来源。 例如，链接到具有特定文件的 GitHub 存储库（例如，https://github.com/user/project/blob/main/src/api.js#L45-L60）允许系统分析有问题的确切代码片段，而无需爬取整个项目。 如果您询问有关机器学习的概念，链接到研究论文或 PyTorch 文档页面可确保系统将其分析基于正确的方法。 避免像“官方文档”这样的模糊引用 - 而是提供指向特定部分的 URL（例如，TensorFlow 的梯度检查点指南）。 这减少了由搜索或推断源材料引起的延迟。
最后，将复杂的查询分解为更小、逻辑排序的子问题，有助于 DeepResearch 逐步处理任务。 例如，不要问“如何优化我的分布式系统？”，而是将其分解为以下步骤：“1. 识别具有 10K QPS 的 Redis 集群中的瓶颈，2. 比较 Java 客户端中的连接池策略，3. 分析同步与异步复制之间的权衡。” 这允许系统并行化子任务，缓存中间结果，并在步骤之间重用计算。 此外，指定输出格式（例如，“返回 API 响应的 JSON 模式”或“生成一个比较 AWS Lambda 与 Google Cloud Functions 的表”）通过预先使结果结构与您的需求保持一致来减少后期处理时间。