完成你的日常任务（购买、选择、分析主题）。返回 JSON {"simple_question":"...","research_task":"...","why_deep":"..."}。 simple_question - 就像初学者会在一行中问的那样； research_task - 同一个主题，重写为一个有目标和至少一个框架的研究问题； why_deep — 1-2 句话解释为什么深入研究在这里有用，而不是快速回答。
机制：神经网络的一个常见问题是一次通过。该模型根据它“记忆”的内容给出答案，但往往是错误的。深度研究模式的工作方式有所不同：它将任务分解为子问题，对不同来源进行大量搜索，验证所发现的内容，并收集包含结论和链接的结构化报告。打个比方：一个简单的问题是如何问朋友“买什么？”，而深入的研究是如何聘请一个助理，他会打电话给商店，比较价格并带来桌子。技巧：要激活研究模式，制定的不是一个问题，而是一个任务——有目标和框架。 “哪个更好？”喋喋不休；报告称：“根据价格、可靠性和时机比较 3 个选项，并为初学者得出结论。”内部人士：框架越窄、越具体，模型挖掘得越深——它表面上抹去了广泛的要求。一个典型的错误是：一行一行地询问，然后等待奇迹出现。如果没有目的、标准和格式，你得到的只是一般性的复述，而不是研究。