你可以向 DeepResearch 提出的问题或提示的最大长度或复杂度是多少？

DeepResearch 没有强制规定提示的严格最大长度，但实际上存在基于系统如何处理输入的限制。 该平台旨在处理详细的技术问题，包括代码片段、数据结构或多部分查询，但过长或非结构化的提示可能会降低响应质量。 例如，虽然理论上你可以提交一个包含数千个单词的提示，但该模型可能会优先考虑前面的部分，而忽略后面段落中包含的关键细节。 一个好的经验法则是将提示保持在 400-500 个单词以下，以获得最佳结果，这大致相当于几个代码段落加上解释性文本。

复杂性通过清晰的结构来管理。 DeepResearch 擅长解析技术内容，如错误日志、API 文档摘录或算法设计挑战，但它需要逻辑流程。 例如，要求“调试这个在处理 JSON 输入时抛出空指针异常的 Python 函数”的提示会比漫无边际地描述没有代码或特定错误消息的问题更好。 开发人员应将复杂的任务分解为编号的子问题（例如，“1. 为什么这个循环崩溃？ 2. 如何优化下面的 SQL 查询？”），并使用代码围栏 (```) 将技术细节与解释性文本分开。 这有助于系统区分问题陈述和支持上下文。

为了获得最大的有效性，请平衡深度与精度。 包括必要的技术细节，如语言版本、库依赖项或示例输入/输出，同时避免冗余信息。 例如

// Include relevant code snippets 
def failing_function(data: list) -> None: 
 for item in data: 
 print(item.trim()) # Fails when item is None 

将此代码与“为什么这个 Python 3.8 函数在空列表上崩溃？”结合起来的提示比泛泛的描述更好。 如果你的问题需要分析多个组件（例如，具有前端/后端问题的分布式系统），请将其拆分为单独的提示，或使用“前端错误：”和“数据库层：”等标题显式地划分各个部分。 通过询问来测试你的提示：“如果没有额外的上下文，同事可以理解这个吗？” 如果可以，DeepResearch 很可能也可以。