mcpbeat Sign in

Reading Withholding Skill for Claude

> 源泉徴収票の画像を読み取り構造化データを返す。 他のスキルから呼び出されるほか、直接ユーザーが呼び出すことも可能。

2k tokens
context cost
the whole folder, loaded on every use
2
files
instructions only
0
copies elsewhere
how many repositories repackaged it
352
stars on the repo
on the repository, not the skill itself

Install

one command, takes just this skill from the repository
npx skills add https://github.com/kazukinagata/shinkoku --skill reading-withholding

The instruction itself

2 sections, as written by the author

源泉徴収票 画像読み取り

源泉徴収票の画像を読み取り、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。

  • shinkoku pdf extract-text --file-path <path> を実行する
  • 抽出テキストに必要な情報(支払金額・源泉徴収税額等)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
  • 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。

  • 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。

  • 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。
  • 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。
  • 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:

  • 画像ファイルを直接 Read ツールで読み取る
  • 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
  • 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

画像を読み取り、以下の形式で返す:

---WITHHOLDING_DATA---
payer_name: 支払者名
payment_amount: 支払金額(int)
withheld_tax: 源泉徴収税額(int)
social_insurance: 社会保険料等の金額(int)
life_insurance_deduction: 生命保険料の控除額(int)
earthquake_insurance_deduction: 地震保険料の控除額(int)
housing_loan_deduction: 住宅借入金等特別控除の額(int)
life_insurance_detail:
  general_new: 一般の新保険料(int)
  general_old: 一般の旧保険料(int)
  medical_care: 介護医療保険料(int)
  annuity_new: 個人年金の新保険料(int)
  annuity_old: 個人年金の旧保険料(int)
---END---

抽出のポイント

  • 「支払金額」欄(給与収入の総額)を最優先で抽出する
  • 「源泉徴収税額」欄を正確に読み取る
  • 「社会保険料等の金額」欄を読み取る
  • 生命保険料控除は新旧制度・3区分(一般/介護医療/個人年金)の内訳を確認する
  • 地震保険料控除・住宅ローン控除は記載がある場合のみ抽出する
  • 支払者の名称(会社名)を抽出する
  • 記載がない項目は 0 とする

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:

  • 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)
  • 各ファイルを Read ツールで順に読み取る
  • 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
---WITHHOLDING_DATA---
...
---END---

## file2.jpg
---WITHHOLDING_DATA---
...
---END---

Other skills for the same job

different authors, same section of the catalogue
Protocolsio Integration
by christophacham
×4

Integration with protocols.io API for managing scientific protocols. This skill should be used when working with protocols.io to search, create, update, or publish protocols; manage protocol steps and materials; handle discussions and comments; organize workspaces; upload and manage files; or integrate protocols.io functionality into workflows. Applicable for protocol discovery, collaborative protocol development, experiment tracking, lab protocol management, and scientific documentation.

16k tokens
Tailored Resume Generator
by frostant
×4

Analyzes job descriptions and generates tailored resumes that highlight relevant experience, skills, and achievements to maximize interview chances

3k tokens
Excalidraw Diagram Generator
by github
vendor ×3

Generate Excalidraw diagrams from natural language descriptions. Use when asked to "create a diagram", "make a flowchart", "visualize a process", "draw a system architecture", "create a mind map", or "generate an Excalidraw file". Supports flowcharts, relationship diagrams, mind maps, and system architecture diagrams. Outputs .excalidraw JSON files that can be opened directly in Excalidraw.

36k tokens scripts
Expo Dev Client
by openai
vendor ×3

Build and distribute Expo development clients locally or via TestFlight

961 tokens
Executing Plans
by ZhanlinCui
×3

Use when you have a written implementation plan to execute in a separate session with review checkpoints

542 tokens
Anndata
by christophacham
×3

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

16k tokens
Benchling Integration
by christophacham
×3

Benchling R&D platform integration. Access registry (DNA, proteins), inventory, ELN entries, workflows via API, build Benchling Apps, query Data Warehouse, for lab data management automation.

14k tokens
Biopython
by christophacham
×3

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

24k tokens

How to use it

Copy the folder

Take kazukinagata/reading-withholding from the repository into ~/.claude/skills for personal use, or into .claude/skills inside a project.

Check the name does not clash

The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.