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Productivity

reading-receipt▌

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 reading-receipt
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summary

レシート・領収書・ふるさと納税受領証明書の画像を読み取り、構造化データとして返すスキル。

skill.md

レシート・領収書・ふるさと納税受領証明書 画像読み取り

レシート・領収書・ふるさと納税受領証明書の画像を読み取り、構造化データとして返すスキル。

PDF ファイルの場合

ファイルが PDF（.pdf）の場合、画像 OCR の前にテキスト抽出を試みる。

  1. shinkoku pdf extract-text --file-path <path> を実行する
  2. 抽出テキストに必要な情報（金額・日付・店舗名等）が含まれていれば、テキストから構造化データを生成する
  3. テキストが不十分（スキャン PDF 等）の場合は shinkoku pdf to-image --file-path <path> --output-dir <dir> で PNG に変換し、以下の画像読み取りフローに進む

画像読み取り方法

推奨: デュアル検証（並列2コンテキスト）

精度を高めるため、同じ画像を2つの独立したコンテキストで並列に読み取り、結果を照合する。

  1. 2つの独立した読み取りを実行する: サブエージェントが使える環境では、2つのサブエージェントを並列で起動し、それぞれ独立に画像を読み取る。 各サブエージェントには以下の「基本ルール」と「出力フォーマット」をプロンプトとして渡し、画像ファイルパスを指定する。

  2. 結果照合: 両方の読み取り結果から主要フィールド（金額等）を比較する。

  3. 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」と報告する。

  4. 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択を提示する

フォールバック（サブエージェント非対応の場合）

サブエージェントが利用できない環境では、以下の手順で読み取る:

  1. 画像ファイルを直接 Read ツールで読み取る
  2. 以下の「基本ルール」と「出力フォーマット」に従ってデータを抽出する
  3. 抽出結果をユーザーに提示し、必ず目視確認を依頼する

⚠ デュアル検証が利用できないため、必ずユーザーに目視確認を依頼してください。

基本ルール

  • 画像ファイルは Read ツールで読み取る（Claude Vision が自動的に画像を認識する）
  • 金額は必ず int（円単位の整数）で返す。カンマや「円」は除去する
  • 日付は YYYY-MM-DD 形式で返す
  • 和暦は西暦に変換する（令和7年 → 2025、令和6年 → 2024、平成31年 → 2019）
  • 読み取れないフィールドは UNKNOWN（文字列）または 0（金額）とする
  • 複数ファイルを渡された場合は全て順に処理してまとめて返す

出力フォーマット

レシート・領収書の場合

画像を読み取り、以下の形式で返す:

---RECEIPT_DATA---
date: YYYY-MM-DD
vendor: 店舗名
total_amount: 金額（int）
tax_included: true/false
items:
  - name: 品目名
    amount: 金額（int）
    quantity: 数量（int）
---END---

ふるさと納税受領証明書の場合

画像を読み取り、以下の形式で返す:

---FURUSATO_RECEIPT_DATA---
municipality_name: 自治体名（市区町村名）
prefecture: 都道府県名
amount: 寄附金額（int）
date: YYYY-MM-DD
receipt_number: 受領証明書番号（記載がなければ UNKNOWN）
---END---

抽出のポイント

レシート・領収書

  • 合計金額（税込）を最優先で抽出する
  • 内税・外税の区別を確認する（「税込」「税抜」の記載）
  • 品目は読み取れる範囲で抽出する（不明な場合は items を空にする）
  • 店舗名はレシート上部のロゴや名称から抽出する
  • 日付はレシート上の取引日を使用する（発行日ではなく）

ふるさと納税受領証明書

  • 「寄附金受領証明書」というタイトルを確認する
  • 自治体名は「○○市」「○○町」「○○村」等の正式名称を抽出する
  • 都道府県名は自治体名の前に記載されていることが多い
  • 寄附金額は「金額」「寄附金額」欄から抽出する
  • 日付は寄附を受領した日（受領日）を使用する
  • 受領証明書番号は「第○○号」等の記載から抽出する

複数ファイルの処理

複数のファイルパスが指示された場合、または Glob パターンでファイル一覧を取得した場合:

  1. Glob ツールでファイル一覧を取得する（パターンが指示された場合）
  2. 各ファイルを Read ツールで順に読み取る
  3. 全ファイルの結果をまとめて返す（各結果の前にファイル名を記載する）
## file1.jpg
---RECEIPT_DATA---
...
---END---

## file2.jpg
---RECEIPT_DATA---
...
---END---
how to use reading-receipt

How to use reading-receipt 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 reading-receipt
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 reading-receipt

The skills CLI fetches reading-receipt 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/reading-receipt

Reload or restart Cursor to activate reading-receipt. Access the skill through slash commands (e.g., /reading-receipt) 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.

Additional Resources

›View source code on GitHub›Skills CLI documentation›Learn more about Cursor›What are agent skills?

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

4.7★★★★★66 reviews
  • ★★★★★Anaya Robinson· Dec 28, 2024

    Keeps context tight: reading-receipt is the kind of skill you can hand to a new teammate without a long onboarding doc.

  • ★★★★★Aanya Taylor· Dec 20, 2024

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

  • ★★★★★Kabir Anderson· Dec 16, 2024

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

  • ★★★★★Dhruvi Jain· Dec 12, 2024

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

  • ★★★★★Michael Sethi· Dec 4, 2024

    Registry listing for reading-receipt matched our evaluation — installs cleanly and behaves as described in the markdown.

  • ★★★★★Aarav Tandon· Nov 23, 2024

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

  • ★★★★★Aanya Singh· Nov 23, 2024

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

  • ★★★★★Neel Verma· Nov 19, 2024

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

  • ★★★★★Neel Menon· Nov 15, 2024

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

  • ★★★★★Neel Mehta· Nov 11, 2024

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

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