要评估 DeepResearch 对某个主题的研究的完整性，首先要评估其覆盖范围，并将其与已有的文献进行比较。全面的分析应解决核心子主题、关键方法和该领域的重要辩论。 例如，如果研究侧重于区块链可扩展性等技术主题，则应涵盖共识机制（例如，工作量证明与权益证明）、第二层解决方案（例如，闪电网络）以及交易吞吐量等挑战。 将内容与知名论文、行业报告或权威来源（例如，IEEE 期刊、ACM 出版物）进行交叉引用可以突出显示差距。 如果 DeepResearch 遗漏了广泛引用的研究或未能解决关键的反驳论点，则其完整性值得怀疑。 开发人员可以使用 Google Scholar 或 Semantic Scholar 等工具来检查引用重叠并识别缺失的基础工作。
接下来，评估研究的深度和方法。 完整的研究通常包括原始数据（例如，实验、调查）和二级分析（例如，文献综述）。 例如，一项关于机器学习模型优化的研究应详细说明所使用的数据集、测试的超参数以及比较的基准。 如果 DeepResearch 仅总结结果而不提供复制步骤或原始数据，则会限制可验证性。 方法的透明度（例如，开源代码、共享评估指标或记录限制）表明了严谨性。 开发人员还应注意选择性数据收集的迹象，例如突出显示成功的实验而忽略失败的尝试。 例如，一份仅在理想网络条件下测试的 API 性能报告，如果跳过延迟峰值或速率限制等边缘情况，则缺乏完整性。
最后，考虑同行反馈和现实世界的验证。 当研究经过同行评审、被他人引用或在实际应用中进行测试时，它会获得信誉。 如果 DeepResearch 的发现尚未得到独立团队的验证或未集成到行业工具中，则可能缺乏稳健性。 例如，如果在开源项目中采用或由第三方审核，则论文中提出的安全协议会变得更可信。 开发人员还可以查看 GitHub、Stack Overflow 或 Hacker News 等论坛中的讨论，以了解该研究是否解决了常见的痛点。 不完整的工作通常会避免解决相互矛盾的证据或驳回边缘情况。 如果 DeepResearch 承认未解答的问题或列出未来工作的领域，则表明它意识到了自身的局限性，这间接表明了所涵盖方面的彻底性。