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用户在投资或重大决策中面临诱惑性选择时激活:想做空被高估的股票、想加杠杆抄底、想投资"研究过但不确定是否真懂"的标的、频繁交易、试图通过看K线择时。 不适用于:纯信息查询("某公司PE多少")、已确定不碰的日常小事、需要正面分析方法的场景(如"怎么分析护城河")。 关键触发信号:"我觉得可以试试做空""这次例外应该没问题""我已经研究了一段时间应该算懂了""短期做个波段"。 本skill通过排除法(Stop Doing List)帮助用户识别并停止做错的事情,核心原则:发现错了立刻停止,不管多大代价都是最小代价。

Overview

Publisherkangarooking
Repositoryduan-yongping-skill
Skill namestop-doing-list
Stars
57
Forks
13
Bundled files
1
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 1 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by kangarooking on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Stop Doing List AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/kangarooking/duan-yongping-skill/tree/main/investment-logic/stop-doing-list
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/kangarooking/duan-yongping-skill.git /tmp/duan-yongping-skill
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/duan-yongping-skill/investment-logic/stop-doing-list .claude/skills/stop-doing-list
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Stop Doing List in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Stop Doing List on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Stop Doing List is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Stop Doing List 投资纪律

R — 原文 (Reading)

所谓要做对的事情实际上是通过不做不对的事情来实现的,这就是为什么要有stop doing list,意思就是"不做不对的事情"或者是立刻停止做那些不对的事情。也许每个人或公司都应该要积累自己的stop doing list。如果能尽量不做不对的事情,同时又努力地把事情做对,长时间(10年20年)后的区别是巨大的。

— 段永平, 第一章 投资理念 / 第3节 做对的事情,把事情做对


I — 方法论骨架 (Interpretation)

Stop Doing List 是一种以排除法为核心的投资纪律框架,它的逻辑是:

  1. "做什么"不如"不做什么"重要。巴菲特之所以成功,最重要的不是他做了什么,而是他不做什么。
  2. 做对的事情 = 不做不对的事情。识别错误并立刻停止,就是"做对的事情"的操作定义。
  3. 发现错了马上改,不管多大代价都是最小的代价。沉没成本不是成本,拖延改正只会让损失膨胀。
  4. Stop Doing List 是个人化的负面清单。段永平自己的投资 SDL 包括:不做空、不用 margin、不做不懂的东西、不看图看线、不走捷径、不盲目扩大能力圈、不频繁决策、不做短期投机、不重仓高负债公司。
  5. SDL 靠长期积累,没有捷径。每一条都是用真金白银的教训换来的,无法从书本直接获得。
  6. 错的事情往往有短期诱惑。人们明知不对还会做,是因为错的事情在短期看起来有利可图(做空、杠杆、投机)。
  7. 区分两类错误:做错的事情(原则性错误,必须上 SDL)vs 在做对的事情过程中犯的错(学习过程,可以改进)。

A1 — 书中的应用 (Past Application)

案例 1: 做空百度——"极度愚蠢"的 1.5-2 亿美金教训

  • 问题: 段永平投资表现极好,开始飘飘然,觉得自己很厉害。在巴菲特已经告诫他不要做空之后,仍然跑去 short 百度。
  • 方法论的使用: 起初只是"想小玩玩",后来不服输,越陷越深,最终被夹空投降。所有账号加起来亏损 1.5-2 亿美金,其中一个账号至今翻不了身。更严重的是,这次错误消耗了全部现金储备,导致金融危机时无法出手抄底——机会成本远大于账面亏损。
  • 结论: 做空行为是彻头彻尾的投机行为。做空不光要面对基本面,还要面对市场的疯狂。做空犯错会面对无限风险。段永平将"不做空"永久列入 SDL。
  • 结果: 段永平从此永远不再做空任何股票,并反复告诫他人。

案例 2: FRNT 航空股——不懂不碰

  • 问题: 买入一家小航空公司 FRNT,主要逻辑是"石油太贵一定会掉下来,航空公司最先受益"。巴菲特之前已经提醒过他小心航空公司。
  • 方法论的使用: 石油确实掉下来了,公司后来也确实赚了很多钱,但因为公司太小,被信用卡公司突然要求全额现金(其他小航空公司破产引发),CEO 直接宣布进破产法庭,投资者血本无归。段永平承认自己犯的还是"做了自己其实不明白的事"。
  • 结论: 巴菲特的警告(小心航空公司)不是泛泛而谈,而是这个行业的生意模式确实难以理解。将"不碰不懂的行业"列入 SDL。
  • 结果: 段永平此后不再轻易碰航空公司。

案例 3: UNG 天然气 ETF——知错就改的正面范例

  • 问题: 天然气价格 3 块(远低于长期成本 6 块),段永平认为价格不能长期低于成本,买入一大堆 UNG。
  • 方法论的使用: 买入后认真研究,发现 UNG 并不能和天然气价格线性相关,且时间损耗很大。意识到买错了,但已亏钱,有些不舍得卖。想起"知错就改,不管多大代价都是最小的代价"的原则,果断亏钱了结。
  • 结论: 如果当时没卖,后来要多亏接近 4 倍。而天然气后来的价格比买入时还高 50%——方向对了但工具选错了,属于"对投资标的了解不够就下手"。
  • 结果: 此案例成为段永平反复引用的"发现错误立刻改正"的经典范例。

A2 — 触发场景 (Future Trigger) ★

用户会在什么情境下需要这个 skill?

  1. 诱惑性决策场景: 用户正在考虑一项投资操作,这个操作有明确的短期诱惑(做空被高估的股票、加杠杆抄底、追热点概念股),但可能违反基本投资纪律。
  2. "不懂装懂"场景: 用户对某个投资标的有一定了解但不确定是否真正理解其商业模式,正在犹豫是否出手(类似段永平买 UNG 时的状态——方向对了但工具不懂)。
  3. 纠错犹豫场景: 用户已经发现自己之前的投资决策可能是错的,但因为已经亏损而不愿止损,在"等回本再说"和"割肉走人"之间挣扎。

语言信号 (用户的话里出现这些就应激活)

  • "我觉得这只股票被严重高估了,想做空赚一笔"(做空冲动)
  • "这次行情难得,加杠杆/借钱梭哈一下"(杠杆诱惑)
  • "我已经研究了一段时间了,应该算是懂了"(能力圈边界模糊)
  • "先做个短线/波段,赚了就走"(短期投机心态)
  • "已经亏了这么多了,再等等看能不能回本"(沉没成本谬误)

与相邻 skill 的区分

  • 与 ownership-mindset 的区别: 所有权视角解决的是"怎么想"(把股票当公司),Stop Doing List 解决的是"不做什么"(纪律边界)。前者是认知框架,后者是行为红线。
  • 与 equanimity-mindset 的区别: 平常心解决的是情绪管理(如何面对波动),Stop Doing List 解决的是事前预防(在诱惑出现时就识别并排除)。平常心是正确方法论的副产品,而 SDL 是方法论本身。

E — 可执行步骤 (Execution)

当 skill 被激活后, agent 应按以下步骤执行:

  1. 识别当前决策是否触碰 SDL 红线

    • 逐项检查核心条目:是否在做空?是否在用 margin/杠杆?是否在做不懂的东西?是否在频繁交易?是否在看图看线择时?是否在走捷径(弯道超车)?
    • 完成标准: 明确回答"是/否/不确定"三个状态中的哪一个。如果任一项为"是",直接进入步骤 3 的止损模式。
  2. 评估"懂不懂"——验证能力圈边界

    • 提问: 你能用一句话说清这家公司的盈利模式吗?你能判断它未来 5-10 年的现金流吗?你能列出至少 3 个可能让它出问题的风险吗?
    • 完成标准: 三个问题都能清晰回答 → 在能力圈内,可以继续分析;任一问题答不清 → 不碰,SDL 触发。
    • 判停条件: 若用户对任一核心问题答"不确定",则跳到步骤 3。
  3. 如果触碰红线:执行"发现错了马上改"原则

    • 回顾段永平的教训:做空百度亏 1.5-2 亿美金(但比继续持有损失小)、买 UNG 及时止损(避免多亏 4 倍)。
    • 明确告知用户:不管多大代价都是最小的代价。沉没成本不是决策依据。
    • 完成标准: 用户理解了为什么当前操作是错的,并做出停止/退出的决定。

B — 边界 (Boundary) ★

不要在以下情况使用此 skill

  • 正面分析场景: 用户需要的是"如何分析一家公司""怎么判断护城河"时,不应仅用排除法应对,应该调用好生意识别或 DCF 估值等正面方法论的 skill。
  • 纯信息查询: 用户问"某公司 ROE 是多少""怎么看财报"时,SDL 不适用。
  • 非投资领域的纯粹道德判断: SDL 是投资纪律框架,不是通用道德准则。虽然"不骗人"出现在段永平的 SDL 中,但道德层面的问题不是本 skill 的核心。

作者在书中警告的失败模式

  • 飘飘然陷阱: 段永平做空百度就是因为之前投资太成功,"真以为自己很厉害"。成功之后的自信膨胀是最容易触发 SDL 违规的时刻。
  • "这次不一样"陷阱: "人们愿意做错的事情的原因是因为错的事情往往有诱惑。如果你这次赌对了,那将会更惨烈地倒在下一个错的事情上。"
  • "等回本再说"陷阱: 发现买错了却不止损,越等损失越大。段永平明确说:"大部分人往往会希望等到回本再说",这是最常见的失败模式。
  • 错把"学习性错误"当"原则性错误": 在做对的事情过程中犯错是正常的(比如看错一家公司的细节),不应该因此放弃正确的方法论。但做错的事情(比如做空、加杠杆)是原则性问题,必须列入 SDL。

作者的盲点 / 时代局限

  • 案例集中于极端教训: 做空百度亏 1.5-2 亿是极端案例,普通人可能永远没有机会犯这种规模的错误。普通投资者更需要的是"频繁小额投机"这类 SDL,但书中对此的讨论深度不足。
  • "不做空"在特定场景下有争议: 对机构投资者或对冲基金经理而言,做空可以是风险管理的工具。段永平的"永远不做空"是个人投资者的纪律,不一定适用于所有投资者类型。
  • SDL 条目之间可能有张力: "不频繁决策"和"发现错了马上改"在实践中需要平衡——什么时候是"太频繁地改变决策",什么时候是"发现错误立刻停止"?书中没有给出清晰的判断标准。

容易混淆的邻近方法论

  • 风险管理与 SDL: 传统的风险管理是量化波动率和相关性,SDL 是定性排除——"这类事情我永远不做"。前者是降低风险,后者是消除特定风险源。
  • 负面清单与止损策略: 止损是"价格跌到 X 就卖",SDL 是"这类行为永远不做"。止损是战术层面的,SDL 是战略层面的。

相关 skills (阶段 3 填充)

  • depends-on: [ownership-mindset]
  • contrasts-with: []
  • composes-with: [equanimity-mindset]

审计信息

  • 验证通过: V1 ✓ / V2 ✓ / V3 ✓
  • 测试通过率: 待阶段4
  • 蒸馏时间: 2026-04-16

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Stop Doing List AI skill do?

用户在投资或重大决策中面临诱惑性选择时激活:想做空被高估的股票、想加杠杆抄底、想投资"研究过但不确定是否真懂"的标的、频繁交易、试图通过看K线择时。 不适用于:纯信息查询("某公司PE多少")、已确定不碰的日常小事、需要正面分析方法的场景(如"怎么分析护城河")。 关键触发信号:"我觉得可以试试做空""这次例外应该没问题""我已经研究了一段时间应该算懂了""短期做个波段"。 本skill通过排除法(Stop Doing List)帮助用户识别并停止做错的事情,核心原则:发现错了立刻停止,不管多大代价都是最小代价。

Why use Stop Doing List on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Stop Doing List is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Stop Doing List in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/kangarooking/duan-yongping-skill/tree/main/investment-logic/stop-doing-list. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Stop Doing List?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Stop Doing List?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Stop Doing List with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Stop Doing List AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by kangarooking under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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