如果 DeepResearch 报告侧重于高层次的总结而非技术深度，使用模糊或抽象的语言，或者缺乏清晰的结构，那么它的语气或风格可能无法满足开发者的需求。开发者通常需要精确、可操作的细节——例如代码示例、实现步骤或性能基准——以便直接将研究结果应用于他们的工作。例如，一份用广泛的概念性术语描述一种新算法，但没有伪代码、运行时分析或集成步骤的报告，会使开发者难以将理论转化为实践。类似地，过度使用隐喻或非技术类比（例如，“这个框架就像一把瑞士军刀”）可能会掩盖关键的技术权衡，例如内存使用或兼容性约束。缺乏清晰的章节标题（例如，“实现”、“局限性”、“测试结果”）也可能使高效地浏览报告变得更加困难。
为了调整报告的风格，DeepResearch 可以专注于围绕开发者的优先级来组织内容。例如，添加诸如“代码集成步骤”或“API 参考”之类的子章节可以提供直接价值。具体的例子，例如展示用于初始化库或配置参数的代码片段，可以弥合理论和应用之间的差距。如果报告讨论了性能优化，包括优化前后的指标（例如，“使用方法 X 将延迟从 200 毫秒降低到 50 毫秒”）以及可重现的配置文件，将有助于开发者验证和复制结果。架构图或流程图等可视化辅助工具也可以在不依赖冗长解释的情况下阐明复杂的系统。此外，用具体的技术声明（例如，“批量处理速度提高 40%”）替换诸如“提高效率”之类的模棱两可的短语，将使报告更具可操作性。
最后，DeepResearch 可以通过采用模块化格式来提高报告的可用性。例如，将针对管理人员的高层次总结与针对工程师的技术深入研究分开，可以让读者跳到相关的部分。附录可以包括原始数据集、错误日志或扩展的方法论细节，供需要完全透明的人使用。为了调整语气，避免使用营销语言（例如，“开创性”或“下一代”），而采用中立的、基于证据的陈述，将更符合开发者对客观性的偏好。包含一个带有变通方法的“已知问题”部分——例如“使用功能 Y 时发生内存泄漏；通过设置 Z 标志来缓解”——也可以建立信任和实用性。通过优先考虑清晰性、具体性和可导航性，该报告将更好地满足开发者对可靠的、可直接应用的技术见解的需求。