
Codex/Claude Code에서 설계·구현·리뷰 시 적절한 모델을 자동으로 선택하도록 만들기
요약
Codex와 Claude Code 환경에서 작업 성격에 따라 최적의 AI 모델을 자동으로 선택할 수 있도록 에이전트와 스킬(Skill)을 구성하는 방법을 소개합니다. Planner Agent와 Role-planner 스킬 세트를 활용하여 설계, 구현, 리뷰 단계별로 적절한 모델이 호출되도록 자동화합니다.
핵심 포인트
- 에이전트별로 특정 모델을 지정하여 작업 효율 극대화
- Role-planner, Playbook, Planner Agent의 3단계 구조 활용
- 스킬(Skill) 기반 호출을 통해 모델 선택의 번거로움 해소
- 단순 지시문(AGENTS.md) 방식보다 에이전트 설정 방식이 더 확실한 제어 가능
Codex나 Claude Code에는 많은 모델이 있지만, 매번
- 조사니까 Sol
- 구현이니까 Terra
- Git 조작이니까 Luna
와 같이 지정하는 것은 번거롭습니다.
(실제 개발에서는 저는 게으름을 피우고 있었습니다)
그러한 문제가 있어 어떤 것을 할 수 있을지 생각해 보았습니다.
최종적으로 채택한 방법
최종적으로 결정된 내용은
- role-planner
- role-planner-playbook
- Planner Agent
의 세 가지 세트였습니다.
- planner 등의 역할에 따른 에이전트(Agent)를 준비
↑ 여기서 모델을 지정한다
- 에이전트 호출용 스킬(Skill) role-planner를 준비
...
입니다.
이를 구성한 뒤 AGENTS.md에
지시한 작업이 완료되었을 때는 사용한 AI 모델의 버전을 표시하도록 해주세요
라고 적어두고 일상적인 개발에서 사용해 보니 적절하게 모델이 선택되고 있었습니다.
설정 설명
Codex에서도 Claude Code에서도 에이전트(Agent)에는 모델을 지정할 수 있으므로, 각각의 방법으로 에이전트 설정을 진행합니다.
에이전트 준비
다음과 같은 에이전트를 준비하여 각각의 모델을 지정합니다.
| 에이전트 | 역할 | 모델 |
|---|---|---|
| implementer | 구현 역할 | GPT5.6 Terra |
| ... |
Claude Code의 에이전트 설정
---
name: planner
description: 구현 전 계획을 담당하는 에이전트입니다.
...
Codex의 에이전트 설정
name = "planner"
description = "구현 전 계획을 담당하는 에이전트입니다."
model = "gpt-5.6-sol"
...
그 후 이것을 스킬(Skill)로 지정하여 호출하기만 하면 됩니다.
(스킬은 타이핑 시 자동 완성도 지원되므로 빠르게 호출할 수 있습니다)
planner를 예로 들면
`role-planner` Skill
↓
`planner` Agent
...
와 같은 참조 순서가 됩니다.
role-planner 스킬은 이 정도로 심플합니다.
---
name: role-planner
description: 요구사항으로부터 목표, 스코프, 태스크, 의존 관계, 리스크, 미결 사항, Definition of Done을 정리하여, Implementer와 Reviewer가 실행·검증할 수 있는 계획이 필요할 때 사용한다. 코드 구현, 사실 조사, 기술 선정 조언, 구현 완료된 차분(diff)의 리뷰만이 목적이라면 사용하지 않는다.
...
이것뿐입니다.
이 스킬 자체에 planner의 절차나 판단 기준을 작성해도 좋았지만, 순환 참조가 되지 않도록 스킬을 나누었습니다.
처음에 생각한 해결책
처음에는 단순하게 AGENTS.md나 CLAUDE.md에
- 설계·계획은 GPT 5.6 Sol
- 구현은 GPT 5.6 Terra
- 기계적인 작업은 GPT 5.6 Luna
와 같은 내용을 적어두는 것이었습니다.
다만, 이것은 단순한 반면, 확실히 지켜질지 불안합니다.
Codex에서도 Claude Code에서도 컨텍스트(Context)가 쌓인 상태라면, 이러한 지시사항이 무시되거나 스스로 컨트롤할 수 있는 여지가 작을 것 같습니다.
또한, 설계·계획·구현·기계적인 작업의 정의도 모호하기 때문에 저로서도 이 기술이 효과적인지 평가할 수 없습니다.
- 작업을 요청할 때마다 매번 모델명을 입력하는 것도 번거로움
- 설계·계획·구현이라기보다, 더 상세한 입도로 모델을 지정하고 싶음
과 같은 욕구도 있습니다.
다음에 생각한 해결책
다음으로는 스킬은 특정 태스크에 묶여 실행되는 경우가 많으므로, 각각의 스킬에 model 지정을 하는 것을 생각했습니다.
이는 Claude Code의 스킬에서는 model 프로퍼티가 지원되므로 확실하게 모델을 선택해 줄 것 같지만,
---
name: review-pr
model: claude-opus-5
...
Codex의 스킬은 프론트매터(frontmatter)로서 model 지정을 지원하지 않기 때문에, 양쪽 모두 대응하려면 조금 어려울지도 모르겠습니다.
저는 Claude의 스킬을 Codex 스킬의 미러(mirror)로 사용하고 있기 때문에, 원하는 상태가 되기는 쉽지 않아 보였습니다. Claude Code와 Codex 스킬을 별도로 관리하면 해결되겠지만, 아주 미세한 차이 때문에 관리해야 할 스킬을 두 배로 늘리고 싶지는 않았습니다.
요약
결과적으로 몇 가지 방법을 고민한 끝에, 서두에서 언급한 세 가지 세트 방식으로 구성하게 될 것 같습니다.
이 구성에서 Skill은 "언제 사용할지", Agent는 "어떤 모델이 담당할지", Playbook은 "어떻게 진행할지"를 담당합니다.
파일 수는 조금 늘어나지만, Claude Code와 Codex의 차이점을 Agent 계층에 가두면서 역할별로 모델을 교체할 수 있는 구성이 되었습니다.
개인적으로는 gardener 에이전트가 편리한데,
- git branch 조작
- git worktree 조작
- PR 생성 및 편집
과 같은 정형화된 작업에 Sol 같은 모델을 사용하는 것은 아깝다고 느껴져서,
"Luna 같은 가벼운 모델을 사용하고 싶다"라고 생각했었기에
잘 최적화되고 있는 것이 아닌가 생각합니다.
그 외에 여러 가지로 직접 관리하고 있는 스킬들은 여기에 있으니, 관심이 있다면 살펴보시기 바랍니다.
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