income-tax

kazukinagata/shinkoku · updated Apr 8, 2026

MDX-style export adds YAML metadata + attribution linking explainx.ai and this canonical listing URL.

$npx skills add https://github.com/kazukinagata/shinkoku --skill income-tax
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summary

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。
skill.md

所得税計算(Income Tax Calculation)

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。

設定の読み込み(最初に実行)

  1. shinkoku.config.yaml を Read ツールで読み込む
  2. ファイルが存在しない場合は /setup スキルの実行を案内して終了する
  3. 設定値を把握し、相対パスは CWD を基準に絶対パスに変換する:
    • 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
    • 各ディレクトリ: ファイル参照時に使用

パス解決の例

config の db_path./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

進捗情報の読み込み

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。

  1. .shinkoku/progress/progress-summary.md を Read ツールで読み込む(存在する場合)
  2. 以下の引継書を 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
  3. 読み込んだ情報を以降のステップで活用する(ユーザーへの再質問を避ける)
  4. ファイルが存在しない場合はスキップし、ユーザーに必要情報を直接確認する

基本方針

  • settlement スキルで青色申告決算書が完成しているか確認してから開始する
  • 所得の計算 → 控除の計算 → 税額の計算 の順序で進める
  • 各ステップの計算結果をユーザーに提示し、確認を得る
  • references/form-b-fields.md の各欄に正しく値を設定する
  • 端数処理ルールを厳守する:
    • 課税所得: 1,000円未満切捨て(国税通則法118条)
    • 復興特別所得税: 1円未満切捨て(復興財源確保法13条)
    • ㊺ 所得税及び復興特別所得税の額: 端数処理なし
    • 申告納税額(納付の場合のみ): 100円未満切捨て(国税通則法119条)
    • 還付金: 1円単位・切捨てなし(国税通則法120条)

前提条件の確認

所得税計算を開始する前に以下を確認する:

  1. 青色申告決算書が完成しているか: settlement スキルの出力を確認する
  2. 納税者プロファイルの読み込み: uv run shinkoku profile --config {config_path} で config から納税者情報を取得する
    • 氏名・住所・税務署名 → 確定申告書等作成コーナーへの入力に使用
    • 寡婦/ひとり親・障害者・勤労学生の状態 → 人的控除の計算に使用
  3. 事業所得以外の所得: 給与所得・雑所得・配当所得・一時所得等がある場合は情報を収集する
  4. 源泉徴収票: 給与所得がある場合は取り込みを案内する
  5. 各種控除の適用状況: 適用可能な控除を網羅的に確認する
  6. 予定納税額: assess で確認済みの予定納税額を取得する
    • 未確認の場合は、前年の確定申告書(㊺欄)から判定する
    • 予定納税額は源泉徴収税額とは別に管理する
  7. 分離課税の確認: 株式・FX の分離課税(第三表)は対象外。該当する場合は税理士への相談を案内する

必須確認チェックリスト(スキップ不可)

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。

  • 家族構成: 配偶者の有無・扶養親族の有無を確認済みか?
    • 未確認 → ユーザーに確認し、ステップ1.5 で詳細を登録する
    • 確認済み(該当なし)→ ステップ1.5 をスキップ可
  • 住宅ローン控除: 適用有無を確認済みか?
    • 未確認 → ユーザーに確認する
    • 適用あり(初年度)→ ステップ3.7 で明細書を作成する
  • 予定納税: 有無・金額を確認済みか?
    • 未確認 → 前年の確定申告書(㊺欄)から判定するようユーザーに確認する
    • 金額未確定 → 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

ステップ1: 源泉徴収票の取り込み

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
}

画像ファイルの場合: OCR 読み取り

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:

  • 差異のあるフィールドを明示する
  • A を採用 / B を採用 / 手動入力 の3択を AskUserQuestion で提示する

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:

  1. 複数の勤務先がある場合は各社分を取り込む
  2. 年末調整済みの控除を確認し、追加控除の有無を判定する

ステップ1.5: 扶養親族・配偶者情報の確認

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。

DB からの読み込み

  1. 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)
  2. 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)

未登録の場合の確認項目

  1. 配偶者: 配偶者の有無と年間所得金額を確認する

    • 所得48万円以下 → 配偶者控除(38万円)
    • 所得48万円超133万円以下 → 配偶者特別控除(段階的)
    • 納税者の所得が1,000万円超 → 配偶者控除なし
    • 確認後 ledger.py set-spouse --db-path DB_PATH --input spouse.json で DB に登録する
  2. 扶養親族: 以下の情報を収集する

    • 氏名、続柄、生年月日、年間所得、障害の有無、同居の有無
    • 16歳未満: 扶養控除なし(児童手当対象)
    • 16歳以上: 一般扶養38万円
    • 19歳以上23歳未満: 特定扶養63万円
    • 70歳以上: 老人扶養48万円(同居58万円)
    • 確認後 ledger.py add-dependent --db-path DB_PATH --input dependent.json で各人を DB に登録する
  3. マイナンバーの収集(申告書B第二表に記載が必要):

    • 配偶者のマイナンバー(12桁)
    • 扶養親族(16歳以上)全員のマイナンバー
    • 16歳未満の子供のマイナンバー(住民税に関する事項の記載に必要)
    • 取扱注意: DB に保存するが、ツール出力やログには表示しない
  4. 事業専従者の確認:

    • 配偶者が青色事業専従者として給与を受けている場合 → 配偶者控除の対象外
    • 扶養親族が青色事業専従者・白色事業専従者の場合 → 扶養控除の対象外
    • 該当する場合は控除計算から除外し、ユーザーに明示する
  5. 障害者控除: 扶養親族に障害がある場合

    • 一般障害者: 27万円、特別障害者: 40万円、同居特別障害者: 75万円

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:

  • 住民税の非課税限度額の判定(扶養人数に16歳未満も含む)
  • 住民税の均等割の非課税判定
  • 申告書B第二表「住民税に関する事項 - 16歳未満の扶養親族」欄への記載

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。

ステップ1.6: iDeCo・小規模企業共済の確認

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。

  1. iDeCo(個人型確定拠出年金)の年間掛金を確認する
    • 小規模企業共済等掛金払込証明書から金額を確認
    • 全額が所得控除(上限: 自営業者は年額81.6万円)
  2. 小規模企業共済の掛金がある場合も同様に確認する

画像ファイルの場合: OCR 読み取り

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:

  • 差異のあるフィールドを明示する
  • A を採用 / B を採用 / 手動入力 の3択を AskUserQuestion で提示する

ステップ1.7: 医療費明細の集計

医療費控除を適用する場合、明細を集計する。

医療費の登録・集計

  1. 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
  2. 未登録の医療費がある場合は 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
      }
    }
    
  3. 集計結果(total_amount - total_reimbursement)を医療費控除の計算に使用する

ステップ1.8: 事業所得の源泉徴収(支払調書)

取引先から受け取った支払調書の情報を登録する。

支払調書の取り込み

  1. 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

画像ファイルの場合: OCR 読み取り

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:

  • 差異のあるフィールドを明示する
  • A を採用 / B を採用 / 手動入力 の3択を AskUserQuestion で提示する
  1. 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
      }
    }
    
  2. ledger.py list-business-withholding --db-path DB_PATH --input query.json で登録済み情報を確認する
  3. 源泉徴収税額の合計を business_withheld_tax として所得税計算に使用する

ステップ1.8.5: 税理士等報酬の登録

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。

  1. 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
  2. 未登録の場合は 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
      }
    }
    
  3. 源泉徴収税額は business_withheld_tax に合算する

ステップ1.9: 損失繰越の確認

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。

  1. 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
  2. 未登録の場合は 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
      }
    }
    
  3. 繰越損失の合計を loss_carryforward_amount として所得税計算に使用する

ステップ1.10: その他の所得の確認(雑所得・配当所得・一時所得・年金所得・退職所得)

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。

公的年金等の雑所得

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。

  1. 年金収入の有無を確認する
  2. 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
    }
    
  3. taxable_pension_income を雑所得として misc_income に加算する
  4. 令和7年改正: 65歳未満の最低保障額60万→70万、65歳以上の最低保障額110万→130万

退職所得

退職金を受け取った場合、退職所得を計算する。

  1. 退職金の有無を確認する
  2. 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
    }
    
  3. 退職所得は原則分離課税(退職時に源泉徴収済み)だが、確定申告で精算する場合もある
  4. 役員等の短期退職(勤続5年以下)は1/2課税が適用されない

雑所得(miscellaneous)

副業の原稿料、暗号資産の売却益、その他の雑収入。

  1. 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
  2. 未登録の収入がある場合は ledger.py add-other-income --db-path DB_PATH --input other_income.json で登録する:
    {
      "fiscal_year": 2025,
      "detail": {
        "income_type"
    how to use income-tax

    How to use income-tax on Cursor

    AI-first code editor with Composer

    1

    Prerequisites

    Before installing skills in Cursor, ensure your development environment meets these requirements:

    • Cursor installed and configured on your development machine
    • Node.js version 16.0+ with npm package manager (verify with node --version)
    • Active project directory or workspace where you want to add income-tax
    2

    Execute installation command

    Execute the skills CLI command in your project's root directory to begin installation:

    $npx skills add https://github.com/kazukinagata/shinkoku --skill income-tax

    The skills CLI fetches income-tax from GitHub repository kazukinagata/shinkoku and configures it for Cursor.

    3

    Select Cursor when prompted

    The CLI will show a list of available agents. Use arrow keys to navigate and space to select Cursor:

    ◆ Which agents do you want to install to?
    │ ── Universal (.agents/skills) ── always included ────
    │ • Amp
    │ • Antigravity
    │ • Cline
    │ • Codex
    │ ●Cursor(selected)
    │ • Cursor
    │ • Windsurf
    4

    Verify installation

    Confirm successful installation by checking the skill directory location:

    .cursor/skills/income-tax

    Reload or restart Cursor to activate income-tax. Access the skill through slash commands (e.g., /income-tax) or your agent's skill management interface.

    Security & Verification Notice

    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 development environment. Always verify the publisher's identity, review recent commits, and test in isolated environments before production deployment.

List & Monetize Your Skill

Submit your Claude Code skill and start earning

GET_STARTED →

Use Cases

User Story & Requirements Generation

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

Competitive Analysis

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

Roadmap Prioritization

Evaluate features using frameworks (RICE, ICE, Kano) and create prioritized backlogs

Example

Score 20 feature ideas using RICE framework, generate prioritized roadmap with rationale

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

Installation Steps

  1. 1.Install product management skill
  2. 2.Start with user story generation for known feature
  3. 3.Progress to competitive analysis: research 2-3 competitors
  4. 4.Use for roadmap prioritization: apply RICE/ICE scoring
  5. 5.Draft stakeholder communications and refine based on feedback
  6. 6.Build template library for recurring PM tasks
  7. 7.Share 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

  1. 1Basic: user stories, feature specs, status updates
  2. 2Intermediate: competitive analysis, prioritization frameworks, PRDs
  3. 3Advanced: product strategy, go-to-market planning, OKR setting
  4. 4Expert: product vision, market positioning, business model innovation

Discussion

Product Hunt–style comments (not star reviews)
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general reviews

Ratings

4.734 reviews
  • Benjamin Lopez· Dec 28, 2024

    income-tax reduced setup friction for our internal harness; good balance of opinion and flexibility.

  • Shikha Mishra· Dec 24, 2024

    income-tax fits our agent workflows well — practical, well scoped, and easy to wire into existing repos.

  • Advait Garcia· Dec 24, 2024

    I recommend income-tax for anyone iterating fast on agent tooling; clear intent and a small, reviewable surface area.

  • Yusuf Wang· Dec 8, 2024

    income-tax has been reliable in day-to-day use. Documentation quality is above average for community skills.

  • Mei Thompson· Dec 4, 2024

    income-tax fits our agent workflows well — practical, well scoped, and easy to wire into existing repos.

  • Li Jackson· Nov 27, 2024

    Useful defaults in income-tax — fewer surprises than typical one-off scripts, and it plays nicely with `npx skills` flows.

  • Mei Nasser· Nov 23, 2024

    income-tax is among the better-maintained entries we tried; worth keeping pinned for repeat workflows.

  • Yash Thakker· Nov 15, 2024

    income-tax is among the better-maintained entries we tried; worth keeping pinned for repeat workflows.

  • Luis Mensah· Nov 15, 2024

    Solid pick for teams standardizing on skills: income-tax is focused, and the summary matches what you get after install.

  • Advait Shah· Oct 18, 2024

    I recommend income-tax for anyone iterating fast on agent tooling; clear intent and a small, reviewable surface area.

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