Возьми свою бытовую задачу (покупка, выбор, разбор темы). Верни JSON {"simple_question":"...","research_task":"...","why_deep":"..."}. simple_question — как спросил бы новичок одной строкой; research_task — та же тема, переписанная как исследовательская задача с целью и хотя бы одной рамкой; why_deep — 1-2 предложения, почему тут полезно именно глубокое исследование, а не быстрый ответ.
Механика: обычный вопрос к нейросети — это один заход. Модель отвечает из того, что «помнит», и часто уверенно ошибается. Режим глубокого исследования работает иначе: он разбивает задачу на под-вопросы, делает много поисков по разным источникам, сверяет найденное и собирает структурированный отчёт с выводами и ссылками. Аналогия: обычный вопрос — как спросить у знакомого «что купить?», а глубокое исследование — как нанять помощника, который обзвонит магазины, сравнит цены и принесёт таблицу. Приём: чтобы включился исследовательский режим, формулируй не вопрос, а задачу — с целью и рамками. «Что лучше?» даёт болтовню; «Сравни 3 варианта по цене, надёжности и срокам и сделай вывод для новичка» даёт отчёт. Инсайд: чем уже и конкретнее рамка, тем глубже копает модель — широкий запрос она размазывает поверхностно. Типичная ошибка: спросить одной строкой и ждать чуда. Без цели, критериев и формата ты получишь общий пересказ, а не исследование.