Clara 是一个面向信息过载时代的研究助手。它每天可以从你关心的渠道（比如 Twitter、Hacker News 等）持续获取信息，但目标并不是简单地给你堆叠一个又一个链接，而是围绕你的兴趣和问题，产出一份结构清晰、有深度、有判断的洞察报告。

要做到这一点，系统首先需要理解你的关注点，然后在海量信息中筛选出真正值得花时间的线索，再通过多个 agent 的协作完成分析与写作。整个过程更像是一支小型研究团队在为你工作，而不是一个简单的爬虫或者聚合器。

在设计上，可以把 Clara 想象成由几个虚拟“部门”组成。最前端是信息获取部门，负责持续从不同渠道抓取数据，并根据你的兴趣自动筛选出初步相关的内容。其后的主题洞察部门，在这些原始材料的基础上，从不同视角进行分析和讨论，试图找到真正有意义的主题、问题和假设，而不是停留在表层的热点堆砌。

在讨论过程中，数据支援部门会根据需要不断补充新的材料，查找背景数据和相关案例，保证讨论不是空转，而是始终被新的证据和事实推动。等到主题和观点逐渐成型，内容生产部门才开始接手，把这些整理好的洞察加工成你真正能够阅读和使用的成果，无论是一篇报告、一篇长文，还是一份简明的分析结论。

最终，你每天看到的不是一堆分散的链接，而是一份可以帮助你思考和决策的研究输出。这才是 Clara 作为“research crew”的意义所在。