inbox-processing
✓使用 LLM 驅動的置信度匹配和智能自動化處理大型 Things3 收件箱（100 多個項目）的工作流程。與個人分類法和 MCP 工具集成，通過自我改進模式學習進行高效清理。
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
使用 LLM 驅動的置信度匹配和智能自動化處理大型 Things3 收件箱（100 多個項目）的工作流程。與個人分類法和 MCP 工具集成，通過自我改進模式學習進行高效清理。 來源：avery2/things3-mcp-tools。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/avery2/things3-mcp-tools --skill inbox-processing- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 inbox-processing？
使用 LLM 驅動的置信度匹配和智能自動化處理大型 Things3 收件箱（100 多個項目）的工作流程。與個人分類法和 MCP 工具集成，通過自我改進模式學習進行高效清理。 來源：avery2/things3-mcp-tools。
如何安裝 inbox-processing？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/avery2/things3-mcp-tools --skill inbox-processing 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/avery2/things3-mcp-tools