在 Codex 中频繁尝试 AI 图片生成的用户，想必对以下场景并不陌生：让 AI 绘制一幅图，结果总是不尽如人意，反复修改提示词重试十几轮，每次都要从零开始重新生成。
这时，您是否渴望有一个工具，能直接在图片旁边添加批注，告诉 AI “这里需要调整”、“把这个元素向左移动一些”——相信很多人都有同感。
Cowart 正是专为 Codex 量身打造的本地无限画布插件，完美解决了这一痛点。
它的运作方式十分巧妙：基于 tldraw 构建了一个可视化画布，您可以在上面构思创意、创建 AI image holder、生成图片，还能根据标注截图反复迭代修改。最关键的是，画布完全运行在本地，所有数据存储在当前项目的 canvas/ 目录下，与插件仓库完全隔离，干净高效。
快速安装
自动安装是最省事的办法。在 Codex 中直接发送以下指令：
请从 https://github.com/zhongerxin/cowart.git 安装 Cowart Codex 插件。请 clone 仓库到 ~/plugins/cowart，确认 .codex-plugin/plugin.json 存在，把插件加入 personal marketplace，先运行 codex plugin marketplace add ~，再运行 codex plugin add cowart@personal。安装后请校验插件，并告诉我是否需要开启一个新对话来加载新技能和 MCP 工具。Codex 会自动执行 clone、构建、注册、安装全套流程。安装完成后，建议新开一个 Codex 对话，确保新的 skill 和 MCP 工具能完整加载。
当然，手动安装同样可行：
mkdir -p ~/plugins
git clone https://github.com/zhongerxin/cowart.git ~/plugins/cowart
cd ~/plugins/cowart
npm install
npm run build
然后注册 personal marketplace 并安装：
codex plugin marketplace add ~
codex plugin add cowart@personal
确认一下 ~/.agents/plugins/marketplace.json 里已经有 Cowart 条目，即代表安装成功。
打开画布验证安装
安装完成后，来验证一下是否正常工作。
在 Codex 中输入：
Open the Cowart canvas for this project.Cowart 会启动一个本地网页服务，默认地址为 https://127.0.0.1:43217/。在浏览器中打开这个地址，即可看到一个 tldraw 无限画布。画布数据保存在项目目录下的 canvas/pages/ 中，切换项目便会得到一套独立的画布，互不干扰。
在画布里生成新图
画布打开后，在画布中创建一个 AI image holder——即一个虚线框。选中它，再回到 Codex 描述您想要的图片：
Generate a new image into the selected Cowart AI image holder.Codex 会读取选中的 holder，按照您设定的比例生成图片，并直接插入到 holder 中。整个过程无需手动下载、拖拽或裁剪，极大节省了操作步骤。
根据标注修改图片
这是 Cowart 最具价值的功能之一。
过去修改 AI 生成的图片，只能修改提示词后重新生成一次。现在完全不同了——您可以在画布上直接对图片进行标注：画箭头、圈区域、添加文字说明。完成标注后截取屏幕截图，将标注截图发送给 Codex，并输入：
Use my Cowart annotation screenshot to generate a clean revised image beside the original.Codex 能够理解您的标注意图，生成一张去除标注痕迹的新图，并将其放置在原图旁边。原图和标注均不会被移动或删除，方便您反复对比，这一设计非常贴心。
几个需要注意的地方
有几点细节值得留意。安装后如果 skill 没有出现，不必着急——插件加载发生在当前 Codex 对话之后，新开一个对话，新的 skill（cowart:cowart-open-canvas、cowart:cowart-image-gen、cowart:cowart-image-edit）和 MCP 工具才会出现。
端口默认是 43217，若被其他服务占用，可以设置 COWART_PORT 环境变量来更换端口。
画布数据默认存储在 $COWART_PROJECT_DIR/canvas，可通过 COWART_CANVAS_DIR 环境变量将其修改到其他位置。
另外需要说明的是，Cowart 目前仅适配了 Codex，在其他 AI 工具中使用时会缺少 MCP 工具支持，这一点请提前了解。
