核心能力验证

OpenSpec约束机制分析

OpenSpec依赖于project.md文件来定义工作流规则和模板选择，但该文件是静态的，无法动态适应不同模型的特性。这导致在使用不同模型时，指令遵循的确定性下降，因为模型可能对模糊指令有不同解释。

这一机制的局限性在于缺乏运行时验证和反馈循环。仅靠文档约束，无法确保模型在执行过程中严格遵守规则，尤其在复杂提案生成时。

技能系统的能力评估

技能系统作为OpenCode的插件机制，可以加载自定义工具和行为模块。从代码搜索结果看，技能存储在特定目录中，并通过SkillMcpManager管理，能够扩展AI代理的功能。

技能可能增加确定性，因为它们提供预定义的行为路径，减少模型的自由度。例如，一个"约束执行"技能可以强制模型遵循特定格式和步骤。

技能与确定性的关联

结合技能可以增强确定性，因为技能允许将复杂逻辑封装为可重用模块。不同模型加载相同技能时，会执行相同的预定义行为，这标准化了输出。

然而，当前系统显示"无可用技能"，这意味着需要先开发或获取相关技能。技能的确定性提升取决于其设计的质量，低质量技能可能反而引入不确定性。

验证方法

可以通过黑盒测试验证技能对确定性的影响：使用相同输入，在不同模型下对比有技能和无技能时的输出一致性。也可以检查技能加载机制是否稳定，避免运行时错误。

现有能力的差距

OpenSpec当前缺乏动态约束模块，而技能系统正好填补这一空白。集成技能后，可以为关键步骤（如模板选择）创建专用技能，确保一致执行。