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Tax Compliance Check
ASecurity企业税务合规自查工具。基于《中华人民共和国税法》与《税收征收管理法》,针对增值税、企业所得税、个人所得税、印花税、发票管理及申报缴纳等核心涉税场景,依据可扩展的规则基线对企业输入的税务事实做自动化风险扫描,输出按严重度(高/中/低)排序的合规风险清单、法规依据与整改建议,并给出合规评分。当用户需要对企业做税务健康检查、申报前自查、审计/尽调底稿,或识别虚开发票、纳税调整、代扣代缴等合规风险时使用。
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- Added September 25, 2026
Security analysis
100/100Pro scans all 5 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add CSlawyer1985/legal-skillhub --skill tax-compliance-check --agent claude-codeAre you the author of Tax Compliance Check?
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[](https://www.skillsdirectory.com/skills/cslawyer1985-tax-compliance-check)---
name: tax-compliance-check
description: 企业税务合规自查工具。基于《中华人民共和国税法》与《税收征收管理法》,针对增值税、企业所得税、个人所得税、印花税、发票管理及申报缴纳等核心涉税场景,依据可扩展的规则基线对企业输入的税务事实做自动化风险扫描,输出按严重度(高/中/低)排序的合规风险清单、法规依据与整改建议,并给出合规评分。当用户需要对企业做税务健康检查、申报前自查、审计/尽调底稿,或识别虚开发票、纳税调整、代扣代缴等合规风险时使用。
agent_created: true
version: "1.0.0"
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# 税务合规自查工具 (Tax Compliance Self-Check)
## Overview
为企业的财税/合规/内审人员提供一套可复用的"税务健康体检"能力:把企业的经营与税务事实整理成结构化 JSON,由规则引擎逐条扫描主要税种的高频合规风险点,输出**风险清单(按严重度排序)+ 法规依据 + 整改建议 + 合规评分**,并生成可交付的 Excel 报告。
适用场景:月度/年度结账后自查、税务申报前校验、审计/尽调底稿、集团对下属公司的合规巡检、税务师进场前的预检。
## 通用性 (Generality)
本工具是**行业中立、纳税人规模中立**的通用税务合规自查基线,可作为任意行业/类型企业的通用版直接使用:
- **不绑定行业**:规则只描述合规风险逻辑,不含医药、房地产、金融等行业的专属口径(如推广费合规、预售预缴)。这类特殊事项在 `scripts/rules.json` 追加"行业规则包"即可,不影响通用基线。
- **不绑定税率/规模**:规则不硬编码 13% 等特定税率,一般纳税人、小规模纳税人、服务业/贸易/制造等各类企业均可直接跑。小规模纳税人的"异常凭证、进项转出、发票合规、销项 vs 申报销售额差异"等规则同样有效。
- **多主体可比**:对集团下属多家公司分别准备 `facts` JSON 循环调用,评分口径一致,便于横向对比与排名。
> 后续可在此基础上叠加行业专属规则包(如 `tax-compliance-check-pharma`),形成"通用基线 + 行业增强"的分层结构。
## When to use
- 对企业做税务合规健康自检或申报前风险提示
- 识别虚开发票、逾期申报/缴纳、代扣代缴缺失等高风险事项
- 检查企业所得税纳税调整(招待费、广宣费、福利费、研发加计等)是否到位
- 生成可交付的合规自查报告(Excel)或控制台 Markdown 摘要
- 对多主体批量预检(循环调用脚本)
## Core workflow
1. **整理输入 JSON**:参照 `sample_data/sample_input.json`,在 `company` 填企业信息,在 `facts` 下按 `vat / cit / iit / stamp / invoice / filing` 六个分组填入事实。能填多少填多少,缺失字段会被标记为"待确认"而非误报。
2. **(可选)调整规则基线**:`scripts/rules.json` 是数据驱动的规则库。新增/调整规则只需编辑 JSON(condition 类型见下),无需改代码。
3. **运行引擎**:调用 `scripts/run_check.py`,得到 Markdown 摘要 + Excel 报告。
4. **复核风险清单**:优先处置"高"严重度项,逐项落实整改建议并留存证据链;"待确认"项补充数据后复评。
5. **(批量)循环调用**:对多个主体,分别准备 facts JSON 并循环执行,汇总各主体评分。
## Quick start
```bash
# 用自带示例跑通完整流程(输出 Excel 到 output/税务合规自查报告.xlsx)
python scripts/run_check.py \
--input sample_data/sample_input.json \
--out output/税务合规自查报告.xlsx
# 仅看控制台 Markdown 摘要,不生成 Excel
python scripts/run_check.py -i sample_data/sample_input.json --no-excel
# 金额以"万元"展示
python scripts/run_check.py -i facts.json -o report.xlsx --unit wan
```
控制台会打印:合规评分、各严重度命中数、风险清单(严重度/编号/类别/风险点/法规/整改)、待确认项清单。
## 规则条件类型(rules.json 的 condition.type)
脚本解释执行以下内置类型,新增规则在 JSON 中声明即可:
| type | 含义 | 触发(=风险命中) |
| --- | --- | --- |
| `flag_true` | 路径值"为真/非空" | 值真 → 命中 |
| `flag_false` | 路径值"为假/为空" | 值假 → 命中 |
| `missing` | 路径缺失或为空 | 缺失/空 → 命中 |
| `gt` / `lt` / `ge` / `le` | 数值与阈值比较 | 满足条件 → 命中 |
| `diff_pct` | 两路径差异百分比 | 差异% > `max_pct` → 命中 |
| `meal_limit` | 业务招待费限额 | 发生额×60% > 营收×5‰ → 命中 |
| `deduct_limit` | 按比例限额(如福利费14%) | 金额 > 基数×`rate` → 命中 |
| `all` / `any` | 子条件组合(含 `conds` 数组) | 全部/任一命中 → 命中 |
路径统一以 `facts.xxx.yyy` 形式书写(见 `sample_data/sample_input.json` 与 `scripts/rules.json`)。
## 合规评分口径
- 每条规则按严重度赋权:高=3、中=2、低=1。
- 评分 = 100 ×(已评估规则赋权之和 − 命中规则赋权之和)÷ 已评估规则赋权之和。
- 数据缺失导致"待确认"的规则不计入评分分母,避免误判。
## 反模式与注意
1. **本工具是辅助自查,不是税务意见**——重大涉税事项、优惠资格、地方性政策以最新法规与主管税务机关为准,建议由税务师复核。
2. **别把"待确认"当"通过"**——缺失字段不会被评通过,补数据后必须复评。
3. **别只盯高风险**——中低风险(如纳税调整不到位)长期累积也会引发补税+滞纳金,应纳入日常内控。
4. **别把规则当穷尽**——基线覆盖高频风险点,不是全量法规;行业特殊事项(如医药/金融/房地产)可自行在 `rules.json` 增补。
5. **输入单位统一为"元"**——`--unit wan` 仅影响 Excel 展示,不改计算口径。
## Resources
### scripts/
- `run_check.py`:核心引擎。读取输入 JSON + rules.json → 扫描风险 → 输出 Markdown 摘要与 Excel 报告;支持 `--input/--out/--rules/--unit/--no-excel`。
- `rules.json`:数据驱动的规则基线(24 条,覆盖六大类)。增删规则仅改此文件。
### references/
- `compliance_baseline.md`:规则基线的深度说明——每条规则的合规逻辑、常见触发场景、整改要点与法规原文索引,供人工复核与规则迭代参考。
### sample_data/
- `sample_input.json`:完整可运行的示例(星海智造有限公司 2025 年度),覆盖命中/通过/待确认三种状态,可直接试跑或作为填表模板。
### 交付
- `output/`:默认 Excel 输出目录(含示例生成的报告)。
- 口径更新至 2025 年;重大税法变动请同步更新 `scripts/rules.json` 与 `references/compliance_baseline.md` 并重跑。
Files in this skill
- SKILL.md
- references/compliance_baseline.md
- sample_data/sample_input.json
- scripts/rules.json
- scripts/run_check.py
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