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Get Started Free →세금 관련 질문에 답해주는 스킬입니다. '3.3% 원천징수 계산해줘', '종합소득세 신고 방법 알려줘', '부가세 신고 어떻게 해줘'처럼 말하면 됩니다. 프리랜서 3.3% 원천징수, 종합소득세, 부가가치세, 홈택스 신고 절차를 한국 세법 기준으로 안내합니다.
.claude/skills/modu-ai-finance-tax-helper/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-01 | ✗→✓ | ▲ Improved | 142% | 0% |
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 83% | 0% |
| case-17 | ✗→✓ | ▲ Improved | 54% | 0% |
| case-11 | ✗→✓ | ▲ Improved | 219% | 0% |
| case-14 | ✗→✓ | ▲ Improved | 96% | 0% |
세금 관련 질문에 답변하고 신고 절차를 안내한다. 프리랜서 3.3% 원천징수 계산, 종합소득세, 부가가치세, 홈택스 신고 절차, 2026년 4대보험 요율 변경사항을 한국 세법 기준으로 제공한다.
면책 고지: AI 어시스턴트이며 공인 세무/회계 자문을 대체하지 않습니다. 중요한 세무 사안은 반드시 세무사와 상담하세요.
세금, 세무, 부가세, 3.3%, 원천징수, 종합소득세, 종소세, 홈택스, 사업자 세금, 연말정산, 절세
입력에 주민등록번호·계좌번호·연락처 등 개인정보가 포함되면 moai-coworker:ai-slop-reviewer의 references/kr-pii-masking.md 규칙으로 마스킹한 뒤 처리한다 (산출물 재출력 금지).
세무 유형 분류:
사업소득 원천징수 (3.3%):
계산 예시:
계산 다음의 필수 액션 — 신고·납부:
원천징수 면제:
신고 기간:
신고 대상:
신고 방법 (홈택스):
종합소득세율 (2026년 기준): | 과세표준 | 세율 | 누진공제 | |----------|------|----------| | 1,400만원 이하 | 6% | - | | 1,400만원 초과 5,000만원 이하 | 15% | 126만원 | | 5,000만원 초과 8,800만원 이하 | 24% | 576만원 | | 8,800만원 초과 1억 5,000만원 이하 | 35% | 1,544만원 | | 1억 5,000만원 초과 3억원 이하 | 38% | 1,994만원 | | 3억원 초과 5억원 이하 | 40% | 2,594만원 | | 5억원 초과 10억원 이하 | 42% | 3,594만원 | | 10억원 초과 | 45% | 6,594만원 |
신고 기간:
> 예정신고(4·10월)는 원칙적으로 법인사업자 대상이며, 개인 일반과세자는 직전기 납부세액의 1/2을 예정고지로 납부하는 것이 원칙입니다(소규모 법인 예외).
부가가치세율:
신고 방법 (홈택스):
매월 반복 의무 (급여·프리랜서 대금을 지급하는 모든 사업자):
| 주기 | 신고 항목 | 마감일 | 근거 | |------|---------|--------|------| | 매월 | 원천세(원천징수이행상황신고) 신고·납부 | 지급월의 다음 달 10일 | 소득세법 제128조 제1항 | | 매월 | 간이지급명세서 제출 (사업소득·근로소득) | 지급월의 다음 달 말일(사업소득 등 유형별 상이 — 국세청 nts.go.kr 확인) | 소득세법 제164조의3 |
> 반기납부 특례: 상시고용 인원 20명 이하 소규모 사업자는 관할 세무서 승인을 받아 원천세를 반기별(1~6월분 → 7.10, 7~12월분 → 익년 1.10)로 신고·납부할 수 있습니다 (소득세법 제128조 제2항). 간이지급명세서 제출 주기는 별도이니 혼동하지 마세요.
연간 캘린더:
| 월 | 신고 항목 | 마감일 | |----|---------|--------| | 1월 | 부가세 2기 확정, 연말정산 간소화, 반기납부 원천세(하반기분) | 1.25 / 1.10 | | 2월 | 연말정산 원천징수영수증, 사업장현황신고(면세사업자) | 2.28 / 2.10 | | 3월 | 법인세 신고 | 3.31 | | 4월 | 1기 부가세 예정 | 4.25 | | 5월 | 종합소득세 | 5.31 | | 7월 | 부가세 1기 확정, 반기납부 원천세(상반기분) | 7.25 / 7.10 | | 8월 | 주민세 | 8.31 | | 9월 | 재산세 | 9.30 | | 10월 | 2기 부가세 예정 | 10.25 | | 11월 | 종합부동산세 | 11.30 | | 12월 | 연말정산 준비 | 12.31 |
> 사업장현황신고: 부가가치세 면세사업자(병의원·학원·농축수산물 도소매 등)는 전년도 수입금액·사업장 현황을 다음 해 2월 10일까지 신고해야 합니다 (소득세법 제78조). 과세사업자의 부가세 신고에 대응하는 면세사업자의 연 1회 의무입니다.
예시 1: "이번 달 프리랜서 수입 300만원인데 3.3% 계산해줘" → 300만원 × 3.3% = 99,000원 원천징수 → 실수입 2,901,000원
예시 2: "종합소득세 신고 기간이랑 방법 알려줘" → 5월 1일-31일 → 홈택스 접속 → 소득 내역 입력 → 공제 입력 → 신고
예시 3: "개인사업자 부가가치세 신고 어떻게 해?" → 1기/2기 구분 → 매출·매입 입력 → 납부세액 확인 → 홈택스 신고
예시 4: "홈택스에서 원천징수 영수증 어떻게 발급해?" → 홈택스 접속 → 증명발급 → 원천징수영수증 → 조회·발급
면책 고지: AI 어시스턴트이며 공인 세무/회계 자문을 대체하지 않습니다. 중요한 세무 사안은 반드시 세무사와 상담하세요.
> 2026년 4대보험 요율표·세율표는 이 스킬의 references/2026-rates.md 단일 SSOT를 참조한다. 변경 시 해당 파일만 갱신한다.
세무 안내문, 신고 절차 설명, 절세 가이드, 고객 회신문처럼 문장 산출물을 작성한 뒤에는 아래 체인으로 마무리한다.
finance-tax-helper → moai-coworker:ai-slop-reviewer → moai-writer:korean-humanize> 원천징수 계산 내역·세율표·신고 일정 캘린더 같은 표·숫자 산출물은 체인 대상이 아니며, 엑셀화가 필요하면 moai-officer:doc-xlsx로 라우팅한다.
moai-accountant:finance-close-management 스킬과 세무사를 활용하세요.moai-accountant:finance-financial-statements 스킬을 사용하세요.| 파일 | 로드 조건 | | --- | --- | | references/tax/guide.md | 프리랜서(3.3%)·개인사업자·소상공인 세무 일정·경비 정리·절세 전략 상세가 필요할 때 | | references/kr-payroll-basics.md | 주휴수당·연차수당 산정식(근로기준법 제55조·제60조)이 필요할 때 | | references/2026-rates.md | 연도별 변동 수치(세율·4대보험 요율·최저임금)의 단일 SSOT |
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-15 | pass→pass | 15,130 | 20,056 | +33% | 1 | 1 | 0% | 2,621 | 5,938 | +127% | 0 | 0 | — |
case-01 | fail→pass | 19,625 | 19,358 | -1% | 1 | 1 | 0% | 2,525 | 6,110 | +142% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 18,258 | 21,003 | +15% | 1 | 1 | 0% | 3,515 | 6,443 | +83% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→fail | 25,141 | 19,031 | -24% | 1 | 1 | 0% | 3,841 | 7,295 | +90% | 0 | 0 | — |
case-04 | pass→pass | 12,040 | 9,462 | -21% | 1 | 1 | 0% | 1,549 | 5,189 | +235% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 19,726 | 14,728 | -25% | 1 | 1 | 0% | 2,125 | 5,979 | +181% | 0 | 0 | — |
case-17 | fail→pass | 16,684 | 20,664 | +24% | 1 | 1 | 0% | 2,485 | 3,836 | +54% | 0 | 0 | — |
case-06 | pass→pass | 18,800 | 19,718 | +5% | 1 | 1 | 0% | 2,196 | 6,112 | +178% | 0 | 0 | — |
case-07 | pass→pass | 19,087 | 16,224 | -15% | 1 | 1 | 0% | 2,274 | 6,109 | +169% | 0 | 0 | — |
case-08 | pass→pass | 14,164 | 15,878 | +12% | 1 | 1 | 0% | 2,599 | 6,432 | +147% | 0 | 0 | — |
case-09 | pass→pass | 16,813 | 12,169 | -28% | 1 | 1 | 0% | 2,296 | 5,348 | +133% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→fail | 23,705 | 36,824 | +55% | 1 | 1 | 0% | 2,266 | 5,952 | +163% | 0 | 0 | — |
case-10 | pass→pass | 12,846 | 8,389 | -35% | 1 | 1 | 0% | 2,941 | 4,872 | +66% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→pass | 7,731 | 20,419 | +164% | 1 | 1 | 0% | 1,635 | 5,215 | +219% | 0 | 0 | — |
case-12 | pass→pass | 15,000 | 15,378 | +3% | 1 | 1 | 0% | 2,210 | 5,677 | +157% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 24,674 | 11,484 | -53% | 1 | 1 | 0% | 1,793 | 5,379 | +200% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→pass | 20,157 | 17,678 | -12% | 1 | 1 | 0% | 2,865 | 5,623 | +96% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→pass | 25,397 | 5,911 | -77% | 1 | 1 | 0% | 2,011 | 3,944 | +96% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 12,121 | 15,621 | +29% | 1 | 1 | 0% | 1,699 | 5,239 | +208% | 0 | 0 | — |
case-20 | pass→pass | 11,349 | 22,524 | +98% | 1 | 1 | 0% | 1,757 | 5,456 | +211% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 15,741 | 15,185 | -4% | 1 | 1 | 0% | 2,761 | 5,300 | +92% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→fail | 22,432 | 16,068 | -28% | 1 | 1 | 0% | 4,108 | 5,411 | +32% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +32 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.