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个开源Skills
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导入技能
kazukinagata
from GitHub
内容与多媒体
This skill should be used when the user asks to determine what tax filings they need, wants to know if they must file a tax return (確定申告), asks about consumption tax obligations (消費税), or needs help understanding their filing requirements. Trigger phrases include: "確定申告が必要か", "申告の種類", "消費税の届出", "課税事業者かどうか", "何を申告すればいい", "申告要否", "税金の申告", "住民税の申告". --- # 申告要否・種類の判定(Tax Filing Assessment) 確定申告が必要かどうか、どの種類の申告が必要かを対話的に判定するスキル。 ユーザーの収入状況・家族構成・事業状況をヒアリングし、必要な申告を特定する。 ## 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 ## 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/01-setup.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 ## 判定の基本方針 - ユーザーが「収入」で話す場合、内部的に「所得」に変換して判定を行う - 判定は所得税 → 消費税 → 住民税の順序で実施する - 各判定で根拠となる条文・通達を示す - 判定結果は最後にサマリーとして一覧提示する - 不明な点がある場合は追加質問で確認する(推測で判定しない) ### ヒアリング時の質問設計ルール - チェックリストの項目は**すべて漏れなく確認する**こと。ツールの選択肢数制限(AskUserQuestionは1問あたり最大4選択肢)のために項目を省略してはならない。項目数が多い場合は**複数回に分けて**確認する - 1つの事象に複数の側面がある場合(例: 中古住宅を購入してリフォームも実施)は、**複数選択可能(multiSelect: true)**にするか、組み合わせパターンを選択肢に含める - 選択肢を設計する前に、その項目が**排他的(1つだけ選ぶ)か並立的(複数該当しうる)か**を判断する ## ステップ1: 基本情報ヒアリング 以下の情報を対話で収集する。一度にすべてを聞かず、自然な会話の流れで段階的に確認する。 ### 1-0. 前年の確定申告の確認 事業所得がある場合(開業2年目以降)、前年の確定申告内容を確認する。 config の `past_returns_dir` にファイルがあれば参照する。 #### 確認項目 - [ ] 前年の確定申告書(第一表)の有無 - [ ] 前年の事業所得金額(黒字 or 赤字) - [ ] 前年の申告納税額(㊺欄)— 15万円を超えていたか - [ ] 予定納税の有無と納付済み金額(第1期・第2期) - [ ] 純損失の繰越控除の有無(前年以前に青色申告で赤字を出したか) - [ ] 前年の消費税の課税売上高(基準期間の判定に使用) #### 予定納税の判定ルール(所得税法第104条) 前年の申告納税額(㊺欄)が **15万円以上** の場合: - 第1期(7月): 前年納税額の1/3 - 第2期(11月): 前年納税額の1/3 - 残りは確定申告で精算 予定納税を納付済みの場合、確定申告書 ㊹欄「源泉徴収税額」に加算する。 #### 純損失の繰越控除(所得税法第70条) 前年以前3年以内に青色申告で純損失がある場合: - 繰越控除可能額を確認する - 当年の所得から控除できる ### 1-1. 給与収入の確認 - 給与収入
Skills文件组织结构基本样例(仅作参考)
skill-sample/
├─ SKILL.md ⭐ 必备:技能说明入口:用途 / 安装 / 用法 / 示例 / 依赖
├─ manifest.sample.json ⭐ 推荐:机器可读元信息:用于索引 / 校验 / 自动填表
├─ LICENSE.sample ⭐ 推荐:授权与使用范围:开源 / 限制 / 商用说明
├─ scripts/
│ └─ example-run.py ✅ 可运行示例脚本:让用户导入后立刻验证“能用”
├─ assets/
│ ├─ example-formatting-guide.md 🧩 输出规范:统一排版 / 结构 / 风格
│ └─ example-template.tex 🧩 模板资源:报告/文档模板,快速生成标准产物
└─ references/ 🧩 参考资料库:方法论 / 结构指南 / 最佳实践
├─ example-ref-structure.md 🧩 结构参考:章节框架 / 目录组织
├─ example-ref-analysis.md 🧩 分析参考:常用套路 / 指标口径
└─ example-ref-visuals.md 🧩 视觉参考:图表规范 / 可视化建议
更多 Agent Skills 规范
详见Anthropic官方文档:https://agentskills.io/home
SKILL.md 内容要求
├─ ⭐ 必备:YAML Frontmatter(必须存在,放在文件最顶部)
│ ├─ ⭐ name :技能唯一名;须符合命名规则,并建议与目录名一致
│ └─ ⭐ description :技能描述;建议包含触发关键词(便于检索/匹配)
│
├─ ✅ 可选:Frontmatter 扩展字段(规范允许,但非强制)
│ ├─ ✅ license :许可证标识(也可配合单独 LICENSE 文件)
│ ├─ ✅ compatibility :兼容性/运行环境要求(仅在确实有限制时写)
│ ├─ ✅ metadata :任意键值对(如 author/version/source_url 等)
│ └─ 🧩 allowed-tools :允许工具白名单(规范标注为 experimental)
│
└─ ✅ 推荐:Markdown 正文(自由格式,但建议按“渐进式披露”组织)
├─ ✅ Overview / Purpose :一句话说明目标 + 不做什么(边界)
├─ ✅ When to use :触发条件/适用场景(让模型/用户知道何时调用)
├─ ✅ Step-by-step :步骤化流程(最好 3–6 步,保证可复现)
├─ ✅ Inputs / Outputs :输入格式、输出格式、产物位置(文件/文本/JSON等)
├─ ✅ Examples :至少 1 个可复制示例(越“能跑”越好)
├─ 🧩 Files & References :引用assets/、references/、scripts/(相对路径)
├─ 🧩 Edge cases :边界情况/限制(大文件、速率限制、失败回退)
├─ 🧩 Troubleshooting :常见错误与解决(依赖缺失、路径不对、权限问题)
└─ 🧩 Safety notes :涉及联网/写文件/执行命令时给出提醒(建议写)
为什么选择 SkillWink?
在 GitHub 和各类社区里,技能文件分散、难检索、也难判断是否可靠。SkillWink 把开源技能集中整理成可搜索、可筛选、可直接下载使用的技能库,让你更快找到“正好能用”的那一个。并且支持在SkillWink上直接上传skills。
我们提供 AI 语义搜索 + 关键字检索,支持 版本更新与多维排序(下载/点赞/评论/更新),并为每个技能提供 SKILL.md 开放标准与来源信息。你还可以在详情页直接 评论讨论、交流用法与改进建议。
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快速上手:
支持下载与导入 skills(.zip/.skill),本地放置后即可生效:
~/.claude/skills/(Claude Code)
~/.codex/skills/(Codex CLI)
~/.gemini/skills/(Gemini CLI)
同一份 SKILL.md 跨平台通用。
常见问题解答(FAQ)
你需要了解的:技能是什么、怎么运行的、怎么找、怎么导入、怎么判断可信、怎么参与共建。
1,什么是Agent Skills?
这里的“skills(技能)”是一种可复用的任务能力包,通常包含 SKILL.md 说明(用途、输入输出、使用方法)以及可选的脚本/模板/示例文件。
你可以把它理解为:给 AI 助手或工具链用的“插件说明书 + 资源包”,可被反复安装与分享。
2,Skills是怎么运行的?
技能系统采用“渐进式披露”策略,高效管理上下文信息,具体流程如下:
发现阶段:系统启动时,智能体仅加载各技能的名称与简要描述——信息精简,足以判断其适用场景,避免冗余加载。
激活阶段:当任务需求与某技能描述匹配时,智能体才将对应的完整 SKILL.md 说明文档动态载入上下文。
执行阶段:智能体严格遵循文档指引执行操作,并按需调用关联文件或运行内置代码模块。
核心优势:该设计使智能体始终保持轻量高效,同时具备“按需扩展上下文”的能力,既保障响应速度,又确保复杂任务拥有充分执行依据。
3,我该怎么快速找到想要的技能?
推荐 3 种方式组合使用:
- 语义搜索:用一句自然语言描述你想解决的问题;
- 多维筛选:按分类/标签/作者/语言/许可证过滤;
- 排序对比:按下载、点赞、评论、最近更新等维度排序,快速筛出“更可能好用”的技能。
4,SkillWink 支持哪些导入方式?
- 上传归档文件导入:.zip / .skill 一键导入(推荐)
- 上传skills文件夹
- 从GitHub仓库导入
注:以上导入方式文件大小控制在10M之内。
5,在Claude / Codex 等系统中如何是使用?
常见路径如下(不同系统略有差异,以你本机为准):
- Claude Code:~/.claude/skills/
- Codex CLI:~/.codex/skills/
同一份 SKILL.md 通常可以跨工具复用。你在 SkillWink 导入后,也可以查看“放置指引/安装说明”。
6,一个技能能不能被多个工具一起用?
可以。很多技能本质是标准化说明 + 资源,只要目标工具支持读取该格式,就能共享使用。
比如:检索类技能 + 写作类技能 + 自动化脚本,形成“发现 → 处理 → 输出”的工作流。
7,这些skills使用安全吗?
一部分skills来源于公开的 GitHub 仓库。我们会筛掉低质量仓库(至少 2 星),并扫描基本质量指标,还有一部分是SkillWink平台的创作者独立上传的。作为使用者,在安装前应始终审查代码,对安全问题负责。
8,为什么我导入后“没有生效”?
最常见原因是这几类:
- 放错目录(路径不对、层级多了一层)
- SKILL.md 缺字段或格式不规范(名称/入口/依赖不完整)
- 依赖未安装(Python/Node/CLI 工具缺失)
- 工具未重新加载技能(某些环境需要重启/刷新)
9,SkillWink 会不会收录重复或低质量技能?
我们会尽量避免。你可以用 排序 + 评论 让“好用的”更靠前:
- 重复技能:看差异点(更快/更稳定/更强主题能力)
- 低质量技能:我们会定期清理低质量skills