inbox-processing
✓使用 LLM 驱动的置信度匹配和智能自动化处理大型 Things3 收件箱（100 多个项目）的工作流程。与个人分类法和 MCP 工具集成，通过自我改进模式学习进行高效清理。
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 驱动的置信度匹配和智能自动化处理大型 Things3 收件箱（100 多个项目）的工作流程。与个人分类法和 MCP 工具集成，通过自我改进模式学习进行高效清理。 来源：avery2/things3-mcp-tools。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/avery2/things3-mcp-tools --skill inbox-processing- 分类
- </>开发工具
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-01
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 inbox-processing？
使用 LLM 驱动的置信度匹配和智能自动化处理大型 Things3 收件箱（100 多个项目）的工作流程。与个人分类法和 MCP 工具集成，通过自我改进模式学习进行高效清理。 来源：avery2/things3-mcp-tools。
如何安装 inbox-processing？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/avery2/things3-mcp-tools --skill inbox-processing 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/avery2/things3-mcp-tools