Deep Research 实践经验总结：从“进度条”到“提示词”，一次搞懂！
内容提要
Deep Research 的使用流程总结：用户需先提出主题并回答澄清问题，系统在出现“Starting Research”进度条后开始研究。报告生成后可继续提问，但需注意资料选择和格式要求，建议使用 XML 标签整理外部资料以确保报告质量。如不满意，可重新开始。
关键要点
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Deep Research 的用量计算：一旦出现 'Starting Research' 进度条，就算使用了一次。
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使用流程：用户需先提出主题并回答澄清问题，系统随后开始研究并生成报告。
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报告生成后可以继续提问，但需注意资料选择和格式要求。
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建议使用 XML 标签整理外部资料，以确保报告质量。
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如果对报告不满意，可以重新开始并修改提示词。
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灵活选择模型，建议在开始前选择更强的模型以便后续追问。
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外部资料需提前整理，使用 XML 标签嵌入提示，尊重版权并合理引用。
延伸解读
使用次数的计算
Deep Research 的用量计算非常简单：只要出现 'Starting Research' 的进度条，就算使用了一次。这意味着在进度条出现之前的所有提问都不会影响用量，因此用户可以在此阶段自由探索主题，避免不必要的资源浪费。
报告生成后的灵活性
在报告生成后，用户可以继续提问，但需注意上下文的限制。如果希望获得更深入的分析，建议在开始时选择更强的模型。此外，用户可以选择重新生成报告，这样可以更好地控制输入内容，确保报告质量。
外部资料的整理
使用 Deep Research 时，外部资料的整理至关重要。建议提前使用 XML 标签将资料嵌入提示中，以确保系统能够正确理解并引用这些信息。同时，尊重版权并合理引用外部资料，避免潜在的法律风险。
延伸问答
如何计算 Deep Research 的用量？
只要出现 'Starting Research' 进度条，就算使用了一次，之前的提问不算。
使用 Deep Research 的基本流程是什么？
用户需先提出主题并回答澄清问题，系统在出现进度条后开始研究并生成报告。
如果对生成的报告不满意，我该怎么办？
可以重新开始并修改提示词，或者在当前会话中继续提问。
在使用 Deep Research 时，如何选择外部资料？
外部资料需提前整理，建议使用 XML 标签嵌入提示，并尊重版权合理引用。
Deep Research 支持哪些模型选择？
用户可以灵活选择模型，建议在开始前选择更强的模型以便后续追问。
如何确保 Deep Research 生成的报告质量？
资料越多、质量越高，报告质量越好，建议使用权威信息源。
