inbox-processing
✓LLM 主導の信頼マッチングとインテリジェントな自動化を使用して、大規模な Things3 受信箱 (100 以上のアイテム) を処理するワークフロー。個人分類および MCP ツールと統合して、自己改善型パターン学習による効率的なクリーンアップを実現します。
SKILL.md
Process large Things3 inboxes (100+ items) efficiently through batch analysis, confidence-based automation, and intelligent user interaction.
Claude uses LLM-driven analysis with semantic understanding from personal-taxonomy.json:
Step 2: Load Inbox Batch - First batch: 50 items, subsequent: 50-100 items
LLM 主導の信頼マッチングとインテリジェントな自動化を使用して、大規模な Things3 受信箱 (100 以上のアイテム) を処理するワークフロー。個人分類および MCP ツールと統合して、自己改善型パターン学習による効率的なクリーンアップを実現します。 ソース: avery2/things3-mcp-tools。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/avery2/things3-mcp-tools --skill inbox-processing- カテゴリ
- </>開発ツール
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-01
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
inbox-processing とは？
LLM 主導の信頼マッチングとインテリジェントな自動化を使用して、大規模な Things3 受信箱 (100 以上のアイテム) を処理するワークフロー。個人分類および MCP ツールと統合して、自己改善型パターン学習による効率的なクリーンアップを実現します。 ソース: avery2/things3-mcp-tools。
inbox-processing のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/avery2/things3-mcp-tools --skill inbox-processing インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/avery2/things3-mcp-tools