Cowart – 开源的本地无限画布插件,让 Codex 看图说话

AI项目 2026-06-22

Cowart是什么

Cowart是豆包桌面端产品经理钟二信开源的面向 OpenAI Codex 的本地无限画布插件。工具基于 tldraw 框架构建可视化画布,让 Codex 在本地电子白板上摆放图片、画箭头标注、保留迭代版本,实现从聊天框改图到画布标注迭代的范式转变。画布数据保存在项目本地目录,支持 MCP 工具协议。

Cowart

Cowart的主要功能

  • 打开本地画布:在 Codex 中输入指令即可启动本地无限画布服务,画布数据按项目隔离保存在本地目录。
  • 生成图片到 AI Image Holder:在画布中创建 AI image holder 并选中,Codex 会按容器比例生成图片并自动插入。
  • 基于标注迭代改图:在画布上对图片画箭头、写文字标注,Codex 读取标注后生成修订版本并自动置于原图旁,保留完整版本链。
  • MCP 工具集成:提供标准 MCP 协议支持,Codex 可读取画布选择状态、插入图片、保存资源到本地,支持自定义扩展。
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如何使用Cowart

  • 安装插件:复制官方安装提示词发给 Codex,让它自动从 GitHub 下载并配置插件。
  • 加载技能:安装完成后新建一个 Codex 对话,确保插件和技能正常加载。
  • 启动画布:在 Codex 中输入打开画布指令,启动本地无限画布页面。
  • 放入图片:将需要修改的图片拖入画布,或创建一个 AI 图片容器让 Codex 生成初始图片。
  • 标注修改点:在画布上用箭头或文字对图片需要修改的地方进行标注。
  • 发送指令:选中标注后的图片或截图,告诉 Codex 按照标注内容进行修改。
  • 生成新版本:Codex 会自动生成修订后的新版本,并自动放置在原图旁边。
  • 持续迭代:如需继续调整,直接在新版本上再次标注并重复修改流程。
  • 导出成品:完成后从画布中直接导出或保存最终图片。

Cowart的核心优势

  • 空间上下文可视化:将把左上角的 logo 右移 5 像素这类空间信息从文字描述转化为箭头标注,Codex 直接看图说话,大幅降低沟通成本。
  • 版本链完整保留:每次迭代生成的新图放在原图旁边,原图、标注、V1、V2 平铺在无限画布上,随时可回溯,告别聊天记录中翻找历史版本的痛点。
  • 本地私有化部署:画布服务运行在本地,图片和项目数据保存在本地磁盘,不依赖云端,满足数据安全与定制化需求。
  • 插件化轻量设计:不重复造生图模型,而是给 Codex 装一张”草稿纸”,复用现有 AI 能力,通过三个精简 Skill 覆盖核心工作流。

Cowart的项目地址

  • GitHub仓库:https://github.com/zhongerxin/cowart

Cowart的同类竞品对比

维度 Cowart Bragi Canvas
定位 Codex 本地无限画布图片迭代插件 Obsidian 节点式 AI 生成工作空间插件
平台 本地 Web 服务,依附 Codex CLI Obsidian 桌面应用插件
画布类型 基于 tldraw 的无限白板,自由摆放图片与标注 基于 Obsidian Canvas 的节点式画布,连线作为提示词
AI 集成 通过 Codex Skill + MCP 调用 GPT Image 等模型 支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、ElevenLabs 等 20+ 提供商
核心交互 箭头标注 + 文字批注 → AI 按标注迭代改图 选中节点 + 连线输入 → 批量生成图片/视频/文本/音频
生成类型 专注图片生成与迭代编辑 支持图片、视频、文本、语音、音乐、音效多模态生成
数据存储 本地项目目录 canvas/ 持久化 Obsidian Vault 本地存储,支持 .bragi 工作流导入导出
MCP 支持 提供 MCP 工具读取画布状态、插入图片 可选本地 MCP 服务器暴露画布操作给 Agent
版本管理 原图与修订版并排保留,版本链可视化 生成节点自动连接回源节点,形成生成链路

Cowart的应用场景

  • 广告海报迭代设计:生成初稿后在画布上标注标题改手写体,Codex 按标注生成新版本,多轮微调直至定稿。
  • UI 素材精修:对界面截图圈选问题区域,箭头指向具体元素,让 AI 精确修改局部而非重绘整图。
  • 团队设计评审:画布作为共享工作台,评审意见以标注形式留在图片旁,设计师按标注直接迭代,修改痕迹一目了然。
  • 创意构思可视化:在无限画布上拼贴参考图、写便签、画流程,Codex 根据整体构思生成统一风格的成图。
  • 教学/文档配图:快速生成示意图后,通过标注指出修改点,批量产出符合文档风格的一致配图。
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