为了确保 DeepResearch 涵盖一个主题的所有必要方面，将查询分解成更小、更集中的部分至关重要。 这种方法可以系统地探索子主题，从而降低遗漏细节的风险。 例如，如果一个开发人员问：“现代 Web 应用程序中的身份验证是如何工作的？” 可以将查询分解为加密标准（例如，HTTPS）、基于令牌的系统（例如，JWT）、OAuth 流程和会话管理等组件。 通过单独处理每个部分，研究过程可以验证基础概念（例如，哈希密码）和高级主题（例如，OAuth2 范围）是否都已涵盖。 这种分解还有助于使输出与用户的意图保持一致，无论他们是寻求高级概述还是实现细节。
一旦确定了子主题，迭代细化过程可确保深度和准确性。 例如，在研究“可扩展的 API 设计”时，最初的结果可能侧重于 REST 原则。 然后，系统将扩展到包括速率限制、缓存策略和负载平衡等相关领域。 交叉引用多个来源（文档、教程、案例研究）有助于填补空白 - 例如，注意到 GraphQL 解决了 REST 的一些限制，但也引入了新的复杂性。 自动检查可以标记不完整的部分，从而促使对被忽略的工具（例如，用于低延迟 API 的 gRPC）或边缘情况（例如，处理分布式系统中的版本控制）进行更深入的调查。 这种循序渐进的改进可确保不会遗漏技术细节。
最后，通过用户反馈或同行评审进行验证有助于发现漏洞。 例如，关于“部署机器学习模型”的响应最初可能侧重于 AWS SageMaker 等云服务。 测试输出的开发人员可能会强调缺少本地解决方案（例如，带有 Kubeflow 的 Kubernetes）或优化技术（模型量化）。 集成反馈循环（例如，版本控制的草稿或社区注释）可确保系统适应实际需求。 这种方法模仿了代码审查实践，其中同行输入可以识别盲点，从而确保输出对技术受众保持实用和全面。