深度研究 (DeepResearch) 是一种专注于系统性、详尽地调查复杂问题的方法，通常会利用现代计算工具和大规模数据分析。与传统研究通常遵循线性步骤（如假设提出、数据收集和结论）不同，深度研究强调迭代探索、跨学科整合和自动化。例如，一位研究软件错误的开发者可能会使用深度研究来分析代码仓库中数百万次的代码提交，应用机器学习来识别手动代码审查会遗漏的模式。这种方法优先考虑深度而非广度，通过反复改进问题和方法来揭示微妙的见解。
主要的区别在于规模、工具和过程。传统研究通常依赖于手动数据收集（例如，调查）和静态分析框架，而深度研究则自动化了数据处理和假设检验。例如，深度研究方法可能不会手动分析几个应用程序以查找性能问题，而是会在数千个微服务中部署分布式跟踪，使用 Prometheus 或 Elasticsearch 等工具实时处理 TB 级的日志。这能够检测到较小样本可能会忽略的罕见边缘情况或系统性缺陷。此外，深度研究经常结合多个领域（例如，将软件指标与用户行为分析合并），以创建更丰富的系统行为模型。
对于开发人员来说，深度研究要求熟悉数据工程（例如，用于分布式处理的 Apache Spark）和统计框架（例如，Python 的 SciPy）。它还需要设计可重现的实验，例如版本控制的 Jupyter notebook 或容器化的分析管道。虽然传统方法可能侧重于孤立的代码优化，但深度研究可能涉及训练 ML 模型来预测整个代码库中的技术债务热点。这种转变能够做出更多以证据驱动的决策，但需要在计算成本和保持复杂分析的清晰度之间取得平衡。DVC (Data Version Control) 和 MLflow 等工具可以帮助管理这些工作流程，从而弥合研究和生产系统之间的差距。