作者和内容创作者可以利用 DeepResearch 的数据聚合、分析和集成能力，高效地收集和组织写作项目的素材。该工具扫描多个来源——学术期刊、新闻文章、论坛和公共数据库——并根据相关性、日期或可信度过滤结果。例如，编写区块链指南的开发人员可以使用 DeepResearch 在单个查询中编译最新的白皮书、GitHub 存储库和行业博客文章。自动化摘要和关键词提醒有助于用户识别趋势或差距，而无需手动解析大型数据集，从而节省早期研究阶段的时间。
开发人员可以使用 DeepResearch 的 API 将其集成到自定义工作流程中。例如，一个创建关于机器学习内容的团队可能会设置自动查询来提取 arXiv 预印本、会议演讲和 Stack Overflow 线程。API 返回结构化数据（标题、摘要、标签），这些数据可以解析到数据库或像 Obsidian 这样的笔记应用程序中。诸如主题聚类或情感分析之类的高级功能可以按主题或公众舆论对来源进行分类。编写 API 安全文档的技术作者可以使用这些功能将教程与漏洞报告分开，确保平衡的报道。这种方法对于手动管理不可行的大型项目尤其有用。
DeepResearch 还通过共享存储库和交叉引用工具支持协作。一个从事网络安全电子书的团队可以标记来源、添加评论，并将引文直接导出到他们的稿件中。开发人员可以构建插件以将这些注释与 Notion 或 Confluence 等平台同步。该工具连接相关材料（例如将临床研究连接到后续新闻文章）的能力有助于作者验证声明或添加上下文。例如，医学作家可以将药物试验的结果与监管更新或患者论坛讨论进行交叉检查，以避免不准确之处。这些功能减少了对碎片化工具的依赖，并提高了技术或利基主题的一致性。