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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