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stop-doing-list停止做清单

Agent Skill

stop-doing-list 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

186

周安装

8

GitHub Stars

12

下载量

65
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:stop-doing-list(停止做清单)
来源仓库:https://github.com/kangarooking/duan-yongping-skill
仓库路径:skills/stop-doing-list
安装命令:
npx skills add https://github.com/kangarooking/duan-yongping-skill --skill stop-doing-list
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/kangarooking/duan-yongping-skill --skill stop-doing-list

简介

stop-doing-list 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。

  • 它适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。
  • 可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。
  • 安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
  • 安装命令:npx skills add https://github.com/kangarooking/duan-yongping-skill --skill stop-doing-list

SKILL.md

Stop Doing List — 不为清单构建法

R — 原文 (Reading)

"好的公司都一定是有一个长长的'Stop doing list',就是'不做的事情'。秘诀不是做了什么而是不做什么。" — 段永平, 第7节
"发现是错的事情的时候要马上停止,不管多大的代价都是最小的代价。" — 段永平, 第3节

I — 方法论骨架 (Interpretation)

Stop Doing List 是一套通过"不做什么"来定义"做什么"的逆向战略框架。它不是消极的回避,而是主动的战略排除。

核心逻辑:

  1. 两类不做:普世禁忌(谁都不该做的,如欺骗)+ 使命绑定(与公司愿景冲突的,如破坏品牌的事)
  2. 纠错机制:发现错了立刻停,此时代价永远最小——沉没成本不是继续的理由
  3. 累积效应:坚持10-20年,与不做清单的对手差距会巨大
  4. 建构方法:每条不做的背后都有故事、道理和逻辑,不是拍脑袋列的

段永平体系的具体条目(作为参考模板):不讨价还价、不做代工、不借钱、不赊账、不拖付货款、不晚发工资、不做不诚信的事、不攻击竞争对手、不打价格战、不追求性价比、不做没差异化的产品、不弯道超车、不盲目扩张、不赚快钱、不虚夸产品。


A1 — 书中的应用 (Past Application)

案例 1: 步步高拒绝OEM订单

  • 问题: 沃尔玛下100万台VCD的OEM订单,利润丰厚
  • 方法论的使用: 段永平问"10年20年后回头看,做OEM对我们建立品牌有帮助吗?"答案是没有——资源会被分散
  • 结论: 拒绝订单,全力做自有品牌
  • 结果: 后续OPPO/vivo成为全球前五手机品牌,而同期做OEM的公司大多消失

案例 2: OPPO退出豆浆机市场

  • 问题: OPPO做过豆浆机,发现方向不对
  • 方法论的使用: 发现错了→立刻停,几亿损失在所不惜
  • 结论: 退出豆浆机,聚焦手机
  • 结果: 聚焦后OPPO成为全球前列手机品牌

案例 3: 统一价格、不设销售部

  • 问题: 行业惯例是大客户谈折扣、小客户全价
  • 方法论的使用: 把"不讨价还价"列入Stop Doing List
  • 结论: 所有客户一个价,省掉整个销售部门和议价成本
  • 结果: OPPO/vivo年收入合计400亿美金,没有Sales部门

A2 — 触发场景 (Future Trigger) ★

用户会在什么情境下需要这个 skill?

  1. 用户在制定公司战略或个人计划,列出了一堆想做的事但缺乏筛选标准
  2. 用户的公司发展太快,担心失控或犯致命错误
  3. 用户面临一个"看起来很好但有隐忧"的机会,在犹豫要不要做
  4. 用户反复犯同一类错误,想要一个系统性的纠错机制
  5. 用户在思考"为什么有些公司能基业长青而有些昙花一现"

语言信号 (用户的话里出现这些就应激活)

  • "机会很多,不知道怎么选"
  • "什么都想试试"
  • "发展太快了有点担心"
  • "怎么避免踩坑/翻车"
  • "为什么有些公司能活很久"
  • "我们犯了一个错误但已经投入了很多"
  • "该不该做XX?"

与相邻 skill 的区分

  • right-things-first 的区别: right-things-first 是"判断方向对不对"的底层哲学,stop-doing-list 是将其操作化为具体清单的执行工具
  • business-model-evaluator 的区别: business-model-evaluator 评估商业模式好坏,stop-doing-list 列出"与好模式冲突的事绝不做"

E — 可执行步骤 (Execution)

当 skill 被激活后, agent 应按以下步骤执行:

  1. 帮助用户建立两类Stop Doing List

- 完成标准: 列出至少3条普世禁忌 + 至少3条使命绑定的条目 - 每条必须能用一句话说清"为什么不做"背后的逻辑

  1. 对每条进行"10年回头看"验证

- 完成标准: 对每条自问"10年后回头看,坚持不做是对的吗?" - 判停条件: 如果任何一条在10年视角下站不住脚,重新审视其是否应该列入

  1. 建立纠错机制

- 完成标准: 明确"发现错了怎么停"的具体步骤——谁有权叫停、什么时候叫停、叫停后的善后流程 - 关键原则: 不管多大代价都是最小代价

  1. 定期回顾和补充

- 完成标准: 建议用户每半年回顾一次Stop Doing List,从新犯的错误中提炼新的条目


B — 边界 (Boundary) ★

不要在以下情况使用此 skill

  • 日常任务管理(Stop Doing List是战略层面的,不是每件小事都要列)
  • 用户已经有了清晰的行动方案,只需要执行支持时(不要过度分析)
  • 纯学术讨论或信息查询(不需要操作化)

作者在书中警告的失败模式

  • 清单太长会束缚手脚:"清单条目要尽量少,不然可能束缚手脚"
  • 把Stop Doing变成消极避世:不做什么是为了更好地做什么,不是为了什么都不做
  • 表面执行没有内化:段永平说"企业文化贯彻到神经末梢是件非常不容易的事情"

作者的盲点 / 时代局限

  • 段永平的Stop Doing List建立在其企业已有盈利能力的基础上,对初创企业可能需要适当变通(如"不借钱"对需要融资的创业公司不完全适用)
  • 某些条目(如"不参加展会")可能是特定行业的策略,不具备普适性

容易混淆的邻近方法论

  • 与"风险管理"的区别:风险管理是评估概率和影响,Stop Doing List是划定红线——概率再低也不碰
  • 与"做减法"的区别:做减法是优化效率,Stop Doing List是防止致命错误——目的不同

相关 skills (阶段 3 填充)

  • depends-on: right-things-first — stop-doing-list 是"做对的事情"底层哲学的操作化工具,先理解"为什么要先判断方向"才能建立有效的不为清单
  • contrasts-with: (无)
  • composes-with: dare-to-follow — stop-doing-list 说"不做没差异化的产品",dare-to-follow 说"有差异化才能后发进入",正反两面互补配合

审计信息

  • 验证通过: V1 ✓ / V2 ✓ / V3 ✓
  • 测试通过率: {{%}} (详见 test-prompts.json)
  • 蒸馏时间: 2026-04-16

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

34.99%
按下载量换算23

Claude

30.02%
按下载量换算20

Cursor

17.96%
按下载量换算12

Gemini CLI

9.09%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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