# tfx-codex-swarm — Step 4: 프로파일 자동 라우팅

> 사용자 요청: "이 PRD 3개 파일을 각각 독립적으로 코덱스한테 맡겨서 병렬로 구현해줘"

## 4-1. 태스크 규모 산정

PRD 파일이 실제 존재하지 않으므로 **파일명 기반 추정**으로 규모를 산정한다.
실제 실행 시에는 PRD 줄 수, 영향 파일 수, 고비용 키워드를 측정한다.

| # | 태스크 | PRD 줄 수 (추정) | 영향 파일 (추정) | 고비용 키워드 | 규모 |
|---|--------|------------------|-----------------|-------------|------|
| 1 | auth-refactor | 60줄 | 4-5 파일 | "리팩터링" (1개) | **L (표준)** |
| 2 | api-v2 | 50줄 | 3-4 파일 | 없음 | **L (표준)** |
| 3 | cache-layer | 50줄 | 3-4 파일 | 없음 | **L (표준)** |

### 추정 근거

- **auth-refactor**: 인증 리팩터링은 기존 auth 모듈, 미들웨어, 라우트, 테스트 등 다수 파일에 영향. "리팩터링" 고비용 키워드 1개. L 규모.
- **api-v2**: API v2는 라우트 정의, 컨트롤러, 스키마, 테스트 등 3-4개 파일. 고비용 키워드 없음. L 규모.
- **cache-layer**: 캐시 레이어는 캐시 모듈, 설정, 통합 포인트, 테스트 등 3-4개 파일. 고비용 키워드 없음. L 규모.

## 4-2. 프로파일 라우팅

유형(Step 3) × 규모(4-1)을 SKILL.md 라우팅 테이블에 대입:

| # | 태스크 | 규모 | 유형 | 프로파일 | Codex CLI 플래그 |
|---|--------|------|------|----------|-----------------|
| 1 | auth-refactor | L | 리팩터링 | `codex53_high` | `-c 'model="gpt-5.3-codex"' -c 'model_reasoning_effort="high"'` |
| 2 | api-v2 | L | 구현 | `codex53_high` | `-c 'model="gpt-5.3-codex"' -c 'model_reasoning_effort="high"'` |
| 3 | cache-layer | L | 구현 | `codex53_high` | `-c 'model="gpt-5.3-codex"' -c 'model_reasoning_effort="high"'` |

### 라우팅 테이블 참조

SKILL.md Step 4-2 테이블에서:
- 리팩터링 × L = `codex53_high`
- 구현 × L = `codex53_high`

3개 태스크 모두 L 규모이므로 동일 프로파일(`codex53_high`)로 라우팅됨.

## 4-3. 기타 설정

| 설정 | 값 | 설명 |
|------|-----|------|
| 실행 모드 | `--full-auto` | 사용자가 "맡겨서"라고 했으므로 full-auto 기본값 유지 |
| worktree | 활성화 | 세션당 독립 worktree |
| psmux | 활성화 | 세션 관리 |
| 프로파일 오버라이드 | 없음 | 사용자가 프로파일을 명시하지 않았으므로 자동 라우팅 유지 |

## 요약

3개 태스크 모두 L 규모 + codex53_high 프로파일. gpt-5.3-codex 모델, reasoning effort=high로 실행.
