事業所得・各種控除から所得税額を計算するスキル。
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settlement スキルで決算書の作成が完了していることを前提とする。
計算結果は /e-tax スキル(Claude in Chrome)で確定申告書等作成コーナーに入力する。
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Before installing skills in Cursor, ensure your development environment meets these requirements:
node --versionincome-taxExecute the skills CLI command in your project's root directory to begin installation:
Fetches income-tax from kazukinagata/shinkoku and configures it for Cursor.
The CLI shows a list of agents. Use arrow keys and space to select Cursor:
Confirm successful installation by checking the skill directory location:
Restart Cursor to activate income-tax. Access via /income-tax in your agent's command palette.
We perform automated surface-level scans (Gen AI Scanner, Socket, Snyk) during installation. These checks detect common vulnerabilities but do not guarantee complete security. Always review skill source code and verify the publisher's reputation before production use.
Skills execute code in your environment. Always review source, verify the publisher, and test in isolation before production.
Submit your Claude Code skill and start earning
Create detailed user stories, acceptance criteria, and feature specs
Example
Generate user stories for 'password reset feature' with acceptance criteria, edge cases, and test scenarios
Reduce spec writing time by 50%, ensure comprehensive coverage
Research competitors, compare features, identify gaps
Example
Analyze 5 competitor products, create feature comparison matrix, suggest differentiation opportunities
Complete competitive research in 2 hours instead of 2 days
Evaluate features using frameworks (RICE, ICE, Kano) and create prioritized backlogs
Example
Score 20 feature ideas using RICE framework, generate prioritized roadmap with rationale
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事業所得・各種控除から所得税額を計算するスキル。
settlement スキルで決算書の作成が完了していることを前提とする。
計算結果は /e-tax スキル(Claude in Chrome)で確定申告書等作成コーナーに入力する。
shinkoku.config.yaml を Read ツールで読み込む/setup スキルの実行を案内して終了するdb_path: CLI スクリプトの --db-path 引数に使用output_dir: 進捗ファイル等の出力先ベースディレクトリconfig の db_path が ./shinkoku.db で CWD が /home/user/tax-2025/ の場合:
shinkoku tax calc-income --input /home/user/tax-2025/output/income_input.json設定の読み込み後、引継書ファイルを読み込んで前ステップの結果を把握する。
.shinkoku/progress/progress-summary.md を Read ツールで読み込む(存在する場合).shinkoku/progress/06-settlement.md.shinkoku/progress/02-assess.md.shinkoku/progress/05-furusato.md所得税計算を開始する前に以下を確認する:
uv run shinkoku profile --config {config_path} で config から納税者情報を取得する
所得税計算を開始する前に、以下の項目がすべて確認済みであることを検証する。 config・引継書に記載がない項目は、ユーザーに直接確認してから先に進む。
estimated_tax_payment パラメータに正しい値を設定できるまで進まない給与所得がある場合、源泉徴収票からデータを取り込む。
import_data.py import-withholding の呼び出しshinkoku import import-withholding --input withholding_input.json
入力 JSON:
{
"file_path": "path/to/withholding_slip.pdf"
}
出力:
{
"payer_name": "支払者名",
"payment_amount": 5000000,
"deduction_amount": 3560000,
"income_tax_withheld": 100000,
"social_insurance": 700000,
"life_insurance": 50000,
"spouse_deduction": 0
}
extracted_text が空の場合(画像ファイルまたはスキャン PDF)、画像の読み取りは /reading-withholding スキルを使用する。
スキルの指示に従い、デュアル検証(2つの独立した読み取り結果の照合)を行って結果を取得する。
結果照合: 両方の読み取り結果から payment_amount, withheld_tax, social_insurance を比較する
一致の場合: そのまま採用。「2つの独立した読み取りで結果が一致しました」と報告
不一致の場合: ユーザーに元画像パスと両方の結果を提示し、正しい方を選択してもらう:
取り込み後の検算(必須):
OCR 結果の整合性を検証するため、「所得控除の額の合計額」と各内訳の合計を照合する:
検算: 所得控除の額の合計額 ≟ 社会保険料等の金額 ← 小規模企業共済等掛金を含む(内数)
+ 生命保険料の控除額
+ 地震保険料の控除額
+ 配偶者(特別)控除の額
+ 扶養控除額 ← 人数×単価から算出(特定63万/老人48万or58万/その他38万)
+ 障害者控除 ← 人数×単価から算出(一般27万/特別40万/同居特別75万)
+ 寡婦控除(27万)またはひとり親控除(35万) ← 該当時
+ 勤労学生控除(27万) ← 該当時
+ 基礎控除の額 ← 源泉徴収票の記載額を使用。未記載なら所得と年度から算出
注意:
「(うち小規模企業共済等掛金の額)」は社会保険料等の金額の内数。別途加算すると二重計上になる
扶養控除・障害者控除は金額欄ではなく人数欄で記載されるため、人数×単価で算出する
基礎控除の額は源泉徴収票に記載があればその値を使う。未記載の場合は合計所得と年度に応じて算出する(令和7・8年は特例加算あり、令和9年以降は一律58万)
一致の場合: 各フィールドの OCR 精度が確認できたものとして採用する
不一致の場合: 差額を明示し、どのフィールドが誤読の可能性があるかユーザーに提示する。元画像と突き合わせて修正する
その他の確認事項:
所得控除の計算前に、扶養親族の情報を収集する。 まず DB に登録済みのデータを確認し、不足があれば追加入力する。
ledger.py get-spouse --db-path DB_PATH で配偶者情報を取得する(登録済みの場合)ledger.py list-dependents --db-path DB_PATH で扶養親族のリストを取得する(登録済みの場合)配偶者: 配偶者の有無と年間所得金額を確認する
ledger.py set-spouse --db-path DB_PATH --input spouse.json で DB に登録する扶養親族: 以下の情報を収集する
ledger.py add-dependent --db-path DB_PATH --input dependent.json で各人を DB に登録するマイナンバーの収集(申告書B第二表に記載が必要):
事業専従者の確認:
障害者控除: 扶養親族に障害がある場合
重要: 16歳未満の扶養親族も必ず登録する
16歳未満の子供は扶養控除の対象外だが、以下の理由で申告書への記載が必要:
ledger.py add-dependent で登録する際、16歳未満でもスキップせずに登録すること。
掛金払込証明書がある場合は import_data.py import-deduction-certificate で取り込むことができる。
extracted_text が空の場合(画像ファイルまたはスキャン PDF)、画像の読み取りは /reading-deduction-cert スキルを使用する。
スキルの指示に従い、デュアル検証(2つの独立した読み取り結果の照合)を行って結果を取得する。
結果照合: 両方の読み取り結果から annual_premium, certificate_type を比較する
一致の場合: そのまま採用。「2つの独立した読み取りで結果が一致しました」と報告
不一致の場合: ユーザーに元画像パスと両方の結果を提示し、正しい方を選択してもらう:
医療費控除を適用する場合、明細を集計する。
ledger.py list-medical-expenses --db-path DB_PATH --input query.json で登録済み医療費明細を取得するledger.py add-medical-expense --db-path DB_PATH --input medical.json で登録する:
{
"fiscal_year": 2025,
"detail": {
"date": "2025-03-15",
"patient_name": "山田太郎",
"medical_institution": "ABC病院",
"amount": 150000,
"insurance_reimbursement": 0,
"description": null
}
}
取引先から受け取った支払調書の情報を登録する。
import_data.py import-payment-statement --input payment_input.json で支払調書PDF/画像からデータを抽出するextracted_text が空の場合(画像ファイルまたはスキャン PDF)、画像の読み取りは /reading-payment-statement スキルを使用する。
スキルの指示に従い、デュアル検証(2つの独立した読み取り結果の照合)を行って結果を取得する。
結果照合: 両方の読み取り結果から gross_amount, withholding_tax, payer_name を比較する
一致の場合: そのまま採用。「2つの独立した読み取りで結果が一致しました」と報告
不一致の場合: ユーザーに元画像パスと両方の結果を提示し、正しい方を選択してもらう:
ledger.py add-business-withholding --db-path DB_PATH --input withholding.json で取引先別の源泉徴収情報を登録する:
{
"fiscal_year": 2025,
"detail": {
"client_name": "取引先名",
"gross_amount": 1000000,
"withholding_tax": 102100
}
}
ledger.py list-business-withholding --db-path DB_PATH --input query.json で登録済み情報を確認するbusiness_withheld_tax として所得税計算に使用する税理士・弁護士等に報酬を支払っている場合、報酬明細を登録する。
ledger.py list-professional-fees --db-path DB_PATH --input query.json で登録済みの税理士等報酬を確認するledger.py add-professional-fee --db-path DB_PATH --input fee.json で登録する:
{
"fiscal_year": 2025,
"detail": {
"payer_address": "支払者住所",
"payer_name": "税理士名",
"fee_amount": 300000,
"expense_deduction": 0,
"withheld_tax": 30630
}
}
business_withheld_tax に合算する前年以前に事業で損失が発生し、青色申告している場合、繰越控除を適用できる。
ledger.py list-loss-carryforward --db-path DB_PATH --input query.json で登録済みの繰越損失を確認するledger.py add-loss-carryforward --db-path DB_PATH --input loss.json で登録する:
{
"fiscal_year": 2025,
"detail": {
"loss_year": 2023,
"amount": 500000
}
}
loss_carryforward_amount として所得税計算に使用する事業所得・給与所得以外の総合課税の所得を確認・登録する。
公的年金等の収入がある場合、年金控除を計算して雑所得を求める。
uv run shinkoku tax calc-pension --input pension_input.json で公的年金等控除を計算する:
uv run shinkoku tax calc-pension --input pension_input.json
入力 JSON:
{
"pension_income": 2000000,
"is_over_65": true,
"other_income": 0
}
出力:
{
"pension_income": 2000000,
"deduction_amount": 1100000,
"taxable_pension_income": 900000,
"other_income_adjustment": 0
}
taxable_pension_income を雑所得として misc_income に加算する退職金を受け取った場合、退職所得を計算する。
uv run shinkoku tax calc-retirement --input retirement_input.json で退職所得を計算する:
uv run shinkoku tax calc-retirement --input retirement_input.json
入力 JSON:
{
"severance_pay": 10000000,
"years_of_service": 20,
"is_officer": false,
"is_disability_retirement": false
}
出力:
{
"severance_pay": 10000000,
"retirement_income_deduction": 8000000,
"taxable_retirement_income": 1000000,
"half_taxation_applied": true
}
副業の原稿料、暗号資産の売却益、その他の雑収入。
ledger.py list-other-income --db-path DB_PATH --input query.json で登録済み雑所得を確認するledger.py add-other-income --db-path DB_PATH --input other_income.json で登録する:
{
"fiscal_year": 2025,
"detail": {
"income_type"✓Make data-driven prioritization decisions faster
Stakeholder Communication
Draft PRDs, status updates, and stakeholder presentations
Example
Create executive summary of Q3 roadmap, monthly progress report, feature launch announcement
✓Save 3-5 hours/week on communication overhead
Implementation Guide
Prerequisites
- ›Claude Desktop or compatible AI client
- ›Access to product documentation and roadmap tools (Jira, Notion, etc.)
- ›Understanding of product management frameworks (RICE, Jobs-to-be-Done, etc.)
- ›Stakeholder contact information and communication channels
Time Estimate
30-60 minutes to see productivity improvements
Steps
- 1Install product management skill
- 2Start with user story generation for known feature
- 3Progress to competitive analysis: research 2-3 competitors
- 4Use for roadmap prioritization: apply RICE/ICE scoring
- 5Draft stakeholder communications and refine based on feedback
- 6Build template library for recurring PM tasks
- 7Share effective prompts with product team
Common Pitfalls
- ⚠Not validating competitive research—verify facts before sharing
- ⚠Accepting user stories without involving engineering team
- ⚠Over-relying on frameworks without qualitative judgment
- ⚠Not customizing outputs to company culture and communication style
- ⚠Skipping stakeholder validation of generated requirements
Best Practices
✓ Do
- +Validate research and competitive analysis with real data
- +Collaborate with engineering when generating technical requirements
- +Customize frameworks and templates to your company context
- +Use skill for first drafts, refine with stakeholder input
- +Document successful prompt patterns for PM tasks
- +Combine AI efficiency with human judgment and intuition
✗ Don't
- −Don't publish competitive analysis without fact-checking
- −Don't finalize user stories without engineering review
- −Don't make prioritization decisions solely on AI scoring
- −Don't skip customer validation of generated requirements
- −Don't ignore company-specific context and culture
💡 Pro Tips
- ★Provide context: company goals, constraints, customer feedback
- ★Ask for alternatives: 'Show 3 ways to prioritize this roadmap'
- ★Request stakeholder-specific formatting: 'Executive summary vs. engineering spec'
- ★Use skill for 70% generation + 30% customization to company needs
When to Use This
✓ Use when
Use for user story writing, competitive research, roadmap prioritization, stakeholder communication, and PRD drafting. Best for reducing repetitive documentation and research work.
✗ Avoid when
Avoid for strategic product vision (requires deep customer empathy), pricing decisions (needs market and financial expertise), or when face-to-face customer discovery is more valuable than speed.
Learning Path
- 1Basic: user stories, feature specs, status updates
- 2Intermediate: competitive analysis, prioritization frameworks, PRDs
- 3Advanced: product strategy, go-to-market planning, OKR setting
- 4Expert: product vision, market positioning, business model innovation
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