核心用法
Deep Research Pro 是一款自主式深度研究工具，专为需要系统性信息整合的用户设计。其工作流程分为六个阶段：首先通过1-2个澄清问题明确研究目标；随后将主题拆解为3-5个子问题；针对每个子问题执行多源搜索（Web+新闻），目标获取15-30个独特来源；接着深度阅读3-5个关键来源的完整内容；最后综合撰写结构化报告，包含执行摘要、主题分析、关键要点、来源列表及方法论说明。
显著优点
1. 零成本门槛：无需API密钥，完全依赖DuckDuckGo免费搜索，降低使用门槛。
2. 多源交叉验证：强制要求每项声明附带来源，单一来源信息会被标记为未验证，有效抑制幻觉。
3. 结构化输出：报告格式规范，含执行摘要、分层主题分析、可操作洞察及完整引用，便于决策参考。
4. 时效性优先：默认优先采用12个月内的新近来源，适合追踪快速变化的话题。
5. 灵活交付：短主题直接输出全文，长报告提供摘要+全文文件选项。
潜在局限
1. 搜索质量依赖DDG：DuckDuckGo的索引覆盖和排序算法可能不如Google Scholar或付费学术数据库全面，深度学术研究的信源权威性受限。
2. 内容提取粗糙：使用正则表达式剥离HTML标签，复杂网页（如动态加载、 paywall）可能获取不完整或混乱文本。
3. 无自动去重：15-30个来源可能出现同一网站的重复内容，需人工判断。
4. 时效性盲区：依赖"last 12 months"启发式规则，无法自动识别突破性事件或历史转折点。
5. 语言偏向：DDG及网页提取默认偏向英文内容，非英语研究覆盖度不确定。
适合人群
- 需要快速了解新领域概览的决策者
- 撰写背景调研的分析师、记者、学生
- 关注商业趋势、政策动态、技术发展的专业人士
- 对学术深度要求适中、优先时效性的场景
常规风险
- 来源偏见：DDG结果可能受SEO操纵，高排名≠高可信度，需人工复核。
- 信息过时：网页抓取时间戳不一定反映内容更新时间，可能引用已失效数据。
- 版权边界：大规模抓取网页内容存在服务条款违规风险，虽未涉及付费墙破解，但需留意目标网站robots.txt限制。
- 置信度误读：系统标注的High/Medium/Low置信度基于来源数量，非内容真实性验证。