zhongerxin/Cowart

然后先注册 personal marketplace，再安装插件：

codex plugin marketplace add ~
codex plugin add cowart@personal

安装后建议开启一个新的 Codex 对话，让新的 skill 和 MCP 工具完整加载。

使用

打开画布

在 Codex 中说：

Open the Cowart canvas for this project.

Cowart 会启动本地服务，默认地址是：

http://127.0.0.1:43217/

画布数据会保存在当前项目目录下：

canvas/pages/<page-id>/cowart-canvas.json
canvas/pages/<page-id>/assets/

生成新图

1. 打开 Cowart 画布。
2. 在画布里创建并选中一个 AI image holder。
3. 在 Codex 中描述要生成的图片，例如：

Generate a new image into the selected Cowart AI image holder.

Codex 会读取选中的 holder，按它的比例生成图片，并插入到 holder 中。

根据标注图生成新图

1. 在 Cowart 画布中对图片做标注。
2. 截图并把标注截图发给 Codex。
3. 使用提示：

Use my Cowart annotation screenshot to generate a clean revised image beside the original.

Codex 会读取截图里的标注和箭头，生成去掉标注痕迹的新图，并把结果放在原图旁边。原图和标注不会被删除或移动。

技能

• cowart:cowart-open-canvas：打开 Cowart 本地画布。
• cowart:cowart-image-gen：把生成图片插入选中的 AI image holder。
• cowart:cowart-image-edit：根据用户提供的 Cowart 标注截图生成修订图。

本地开发

npm install
npm run dev
npm run build

也可以直接启动画布服务，并指定用户项目目录：

./scripts/start-canvas.sh /path/to/user/project

常用环境变量：

• COWART_PORT：本地服务端口，默认 43217。
• COWART_PROJECT_DIR：画布数据所属的用户项目目录。
• COWART_CANVAS_DIR：画布数据目录，默认是 $COWART_PROJECT_DIR/canvas。

开发者

ZHONG XIN
[email protected]
https://www.jiqiren.ai

致谢

Cowart 的画布能力基于 tldraw/tldraw 实现。