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Long Term Compounding skill

当用户在选择合作者/生意模式/人生策略、问「要不要长期投入这段关系/这个项目」「如何积累声誉」时调用。 核心理念: 财富、知识、声誉、关系都遵循复利; 只玩长期正和游戏, 与能想象共事一辈子的人合作, 拒绝短期思维交易。 不适用于: 紧急止损、短期现金周转等必须立即决策的场景。 Triggers: 长期/复利/声誉/合作/信任/compounding/long-term/trust

$npx skills add kangarooking/cangjie-skill --skill long-term-compounding
View this skill on GitHubkangarooking/cangjie-skill/books/naval-almanack-skill/long-term-compounding/SKILL.md
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2.3k
Alyn Score
59/99
Updated
40 days ago
License
MIT
– views – installs via Alyn

Install Long Term Compounding

Pick your agent. Every command is ready to paste.

$npx skills add kangarooking/cangjie-skill --skill long-term-compounding

The open skills CLI detects your agents (Claude Code, Cursor, Codex and 70+ more) and installs to the right folder. Add -g to install globally.

01

Install it

Run the command above, or upload the folder in Claude.

02

Ask naturally

Describe the task. Your agent loads long-term-compounding when the request matches its description.

03

Name it if needed

If it does not trigger, say “use the long-term-compounding skill”. In Codex, type $long-term-compounding.

The skill itself

SKILL.md

FolderGitHub

长期复利游戏

R — 原文 (Reading)

玩复利游戏。无论是财富,人际关系或是知识,所有你人生里获得的回报,都来自于复利。……我的联合创始人Nivi说,“在一个长期游戏里,好像每个人都在让彼此发财,而在一个短期游戏里,好像每个人都在让自己发财。”

— 纳瓦尔·拉维坎特, 《纳瓦尔宝典》 第一章·财富

I — 方法论骨架 (Interpretation)

把复利从金融概念升级为通用人生规律:财富、知识、声誉、关系都以指数方式积累, 所以选择的判据不是「现在能拿多少」,而是「这件事在十年尺度上是否复利」。 两个推论:① 只与「能想象共事一辈子」的长期伙伴合作——信任让谈判成本趋近于零; ② 只玩长期正和游戏——长期游戏里人人把饼做大,短期游戏里人人抢饼。 声誉是最典型的复利资产:持续几十年维护诚信,最终价值远超有才华但无声誉积累的人。 反面筛选信号:愤世嫉俗者、悲观主义者、短期思维者——他们会破坏复利结构。

A1 — 书中的应用 (Past Application)

案例 1: 与 Elad Gil 的交易

  • 问题: 商业谈判成本高、信任难建立
  • 方法论的使用: 与 Elad Gil 长期交易,对方主动多给好处、差额自掏腰包
  • 结论: 信任让常规谈判极简,彼此愿意让利
  • 结果: 作者几乎每笔交易都优先拉对方入局,关系进入复利循环

案例 2: 声誉换来别人做不了的交易

  • 问题: 为什么巴菲特能买到别人买不到的公司
  • 方法论的使用: 长期诚信+可靠+长期思维建立的声誉品牌
  • 结论: 「你的性格和你的声誉是可以建立的……你知道这不是运气」
  • 结果: 别人把「运气」当机会时,声誉者把机会变成确定收益

A2 — 触发场景 (Future Trigger) ★

用户会在什么情境下需要这个 skill?

  1. 评估合作/合伙/签约对象:「这个人能合作五年十年吗」
  2. 犹豫是否接受短期高回报交易:「这单来钱快但伤口碑」
  3. 想积累声誉/复利资产:「怎么让机会主动来找我」
  4. 关系决策:「这段关系值得长期投入吗」

语言信号

  • "长期 vs 短期怎么选"
  • "这个人靠谱吗/值得长期合作吗"
  • "怎么建立信任/声誉"
  • "compounding / long-term game / is this person trustworthy"

与相邻 skill 的区分

  • 与 game-selection 的区别: 本 skill 关注时间尺度(长期/短期);game-selection 关注博弈结构(零和/正和/单人)
  • 与 peer-selection 的区别: 本 skill 的伙伴筛选服务于复利收益;peer-selection 服务于幸福与行为塑造

E — 可执行步骤 (Execution)

  1. 对候选机会跑复利测试

    • 完成标准: 回答「十年后它还值多少?现在投入的信任/时间/钱会不会指数增长?」
    • 判停条件: 若答案是「不可复利且只是快钱」,标记为短期游戏,慎重
  2. 对合作者跑『一辈子』测试

    • 完成标准: 问「我能想象和这个人共事/生活一辈子吗?」;不能,则一天也别开始
  3. 检查负向信号

    • 完成标准: 确认对方不是愤世嫉俗者/悲观主义者/短期思维者(他们要证明自己负面看法正确)
  4. 为声誉做一笔复利存款

    • 完成标准: 本周期内做一件「对方会记得的好事」,不记账、不估量

B — 边界 (Boundary) ★

不要在以下情况使用此 skill

  • 对方已在诈骗/违法边缘(先止损,不要用长期主义自我麻痹)
  • 用户急需短期现金流救急(先解决生存,再谈复利)

作者在书中警告的失败模式

  • 与愤世嫉俗者合作: 「他们会任由坏事发生,以证明他们负面看法是正确的」
  • 估量付出: 「不要去估量——一旦开始计较,你的耐性就会耗尽」

作者的盲点 / 时代局限

  • 长期游戏假设环境稳定可预期;在剧变行业/强监管环境,长期承诺也有风险
  • 「所有好处都来自复利」是强断言,未考虑不可复利的必要止损

容易混淆的邻近方法论

  • game-selection: 先识别博弈结构,再决定玩长期还是短期

相关 skills (阶段 3 定稿)

  • composes-with: wealth-structure(复利结构)、peer-selection(长期伙伴)
  • contrasts-with: game-selection(时间尺度 vs 博弈结构)

审计信息

  • 验证通过: V1 ✓ / V2 ✓ / V3 ✓ (v03)
  • 测试通过率: 见 test-results.md
  • 蒸馏时间: 2026-08-01

Tips for Long Term Compounding

  • • Start a fresh session after installing so your agent picks up the new skill.
  • • It is part of a pack with 20 skills. Install only the ones you need with --skill to keep triggers precise.
  • • If two skills overlap, mention the one you want by name.

Questions about Long Term Compounding

What does the Long Term Compounding skill do?

当用户在选择合作者/生意模式/人生策略、问「要不要长期投入这段关系/这个项目」「如何积累声誉」时调用。 核心理念: 财富、知识、声誉、关系都遵循复利; 只玩长期正和游戏, 与能想象共事一辈子的人合作, 拒绝短期思维交易。 不适用于: 紧急止损、短期现金周转等必须立即决策的场景。 Triggers: 长期/复利/声誉/合作/信任/compounding/long-term/trust

How do I install Long Term Compounding?

Run "npx skills add kangarooking/cangjie-skill --skill long-term-compounding" in your project. The skills CLI installs it for Claude Code, Cursor, Codex and 70+ other agents. In Claude on the web, upload the skill folder as a ZIP under Customize > Skills.

Does Long Term Compounding work in Cursor and Codex?

Yes. Long Term Compounding uses the open SKILL.md format, so it works in Claude Code, Claude, Cursor, OpenAI Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot and other agents that support agent skills.

Is Long Term Compounding free?

Long Term Compounding is open source on GitHub under the MIT license. It is free to install; check the license before commercial use.

Who made Long Term Compounding?

Long Term Compounding is published by kangarooking in the kangarooking/cangjie-skill repository, together with 19 other skills.

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