inbox-processing
✓LLM 기반 신뢰 일치 및 지능형 자동화를 사용하여 대규모 Things3 받은 편지함(100개 이상의 항목)을 처리하기 위한 워크플로입니다. 자체 개선 패턴 학습을 통해 효율적인 정리를 위해 개인 분류 및 MCP 도구와 통합됩니다.
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 기반 신뢰 일치 및 지능형 자동화를 사용하여 대규모 Things3 받은 편지함(100개 이상의 항목)을 처리하기 위한 워크플로입니다. 자체 개선 패턴 학습을 통해 효율적인 정리를 위해 개인 분류 및 MCP 도구와 통합됩니다. 출처: avery2/things3-mcp-tools.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/avery2/things3-mcp-tools --skill inbox-processing- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
inbox-processing이란?
LLM 기반 신뢰 일치 및 지능형 자동화를 사용하여 대규모 Things3 받은 편지함(100개 이상의 항목)을 처리하기 위한 워크플로입니다. 자체 개선 패턴 학습을 통해 효율적인 정리를 위해 개인 분류 및 MCP 도구와 통합됩니다. 출처: avery2/things3-mcp-tools.
inbox-processing 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/avery2/things3-mcp-tools --skill inbox-processing 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/avery2/things3-mcp-tools