如果 DeepResearch 的输出没有解决您的问题，首先要改进您的输入。像 DeepResearch 这样的技术工具通常依赖于精确的查询来生成准确的结果。例如，如果您问“我该如何修复这段代码？”而不提供上下文，系统可能没有足够的信息来提供帮助。相反，请指定编程语言，包括错误消息或共享代码片段。如果该工具允许参数调整，请缩小范围——例如设置响应长度或技术深度。假设您正在排除 Python 脚本的故障；一个更好的查询可能是：“为什么这个 Python 函数在处理空列表时会抛出 ‘NoneType’ 错误？” 这为系统提供了清晰的边界和上下文，以便进行处理。
接下来，测试和迭代。开发人员熟悉调试，因此应用类似的逻辑。如果第一个响应与主题无关，请重新措辞您的问题。例如，如果您询问“REST API 设计的最佳实践”并获得通用建议，请尝试“展示一个使用 Express 中间件在 REST API 中进行速率限制的 Node.js 示例。” 记录哪些措辞最有效，以供将来使用。一些工具还允许用户提供有关输出的反馈——标记无益的响应可以改进未来的结果。如果 DeepResearch 有一个 API，请尝试调整参数（如 max_tokens 或 temperature）以减少随机性并集中输出。
最后，构建您的查询来指导系统。将复杂的问题分解为更小的部分。不要问“我该如何构建一个实时聊天应用程序？”，而是将其分解为几个步骤：“如何在 React 中设置 WebSocket 连接”，然后是“如何在 Firebase 中处理消息持久性。” 包括您需要的格式的示例。例如，“提供一个使用 requests 库解析 JSON 响应并处理 HTTP 错误的 Python 函数” 指导该工具优先考虑代码结构和错误处理。如果您仍然遇到问题，请查看该工具的文档以获取高级查询技术或社区论坛，其他人会在其中分享有效的策略。这些步骤与开发人员解决技术问题的方式相似——迭代、改进和利用特异性来获得可操作的结果。