为了有效地简化或分解针对 DeepResearch 的查询，用户应专注于隔离问题的核心组件，并以符合工具处理能力的方式构建查询。首先确定查询的主要目标，并删除不必要的上下文或无关的细节。例如，如果用户想要分析机器学习模型的性能，他们可以将查询分解为关于数据预处理、模型架构和训练参数的子问题，而不是要求进行单一的广泛分析。这种分解降低了复杂性，并允许 DeepResearch 系统地处理每个组件。
接下来，以清晰的意图和明确的边界构建查询。使用项目符号、编号列表或明确的子问题来分隔问题的不同方面。例如，不要问“如何在确保安全性的同时优化数据库以应对高流量？”将其分解为：“1. 哪些索引策略可以提高高流量下的读取性能？ 2. 如何在不影响查询速度的情况下实施基于角色的访问控制？” 这种方法确保每个子问题都是具体的，并减少了歧义。开发人员还应避免开放式措辞（例如，“最好的方法是什么...？”），而是指定约束，例如编程语言、框架或性能指标，以缩小范围。
最后，根据初始结果进行迭代和改进。如果查询返回不完整或过于宽泛的答案，用户可以通过添加粒度或改写技术术语来进行调整。例如，如果关于“API 速率限制”的查询产生通用建议，请跟进具体的细节，例如，“哪些算法适合在分布式 Node.js 后端中进行速率限制？”这种迭代过程有助于使查询与 DeepResearch 解析和检索精确技术信息的能力保持一致。开发人员还应该测试其查询的变体，以确定哪些结构可以产生最具可操作性的见解，从而在特异性与工具的响应模式之间取得平衡。