需求拆解

用户目标

用户希望优化OpenSpec工作流，以提高整个运行过程的确定性。当前问题在于，仅靠project.md文件难以实现强约束，尤其在使用不同模型时，指令遵循不佳会导致不一致的结果。用户询问如何改进流程，并探讨结合技能是否能增加确定性。

这一目标的核心在于建立更可靠的约束机制，确保无论使用哪种模型，工作流都能按照预期执行。这对于研究型任务尤为重要，因为不一致性可能导致研究结论的偏差。

关键路径

最关键的技术障碍是模型间的指令遵循差异。不同模型对相同指令的解释和执行可能存在细微差别，这会影响OpenSpec提案的生成和应用流程。

此外，project.md作为单一约束来源，可能无法覆盖所有边缘情况。需要一个更模块化和可扩展的系统来补充约束。

约束与风险

现有约束依赖于静态文档，缺乏动态调整能力。如果引入技能系统，需要确保技能本身不会引入新的不确定性，例如技能加载失败或冲突。

风险包括过度复杂化工作流，导致维护成本增加。需要平衡确定性和灵活性，避免僵化流程。

替代方案

除了技能，还可以考虑使用更详细的模板标准化，或引入自动化验证步骤。但技能系统提供了一种插件式的扩展方式，可能更适合模块化改进。