夜雨聆风这两天在GitHub上闲逛，翻到了一个项目，叫Cowart。
坦率的讲，一开始我是被名字吸引的。Cowart，牛画？奶牛艺术？？？？我也没太搞明白这名字啥意思。点进去一看，好家伙，这是一个给Codex加无限画布的插件。
我说一下这个事情为什么让我兴奋。
你可能知道Codex，OpenAI出的那个编程Agent。说实话这玩意已经很猛了，你跟它说句话，它就啪啪啪给你写代码，改bug，跑测试，一气呵成。但有一件事我一直觉得别扭。
就是它，始终活在文字里。
你跟它聊天，是文字。它给你写代码，是文字。它给你解释方案，还是文字。你脑子里那些图，那些流程，那些UI排版的想法，全得翻译成文字才能喂给它。
有时候我真的想画个图。
就像你在白板上随便涂两笔，画个框框，画个箭头，然后指着说，你看，这块应该这样连过来。人类几十万年就是这么交流的，画图是我们最本能的表达方式。
但是AI编程工具，一直没有这个能力。
直到我看到了Cowart。
Cowart做的事情，说起来其实不复杂。它基于tldraw，在Codex里给你开了一块本地的无限画布。你可以在上面画画、标注、贴图，然后让Codex看懂你画的东西，根据你的标注来生成或者修改图片。
你可能会想，这不就是一个画板嘛？
不是。
关键在于，这块画布跟Codex是打通的。
我用了一下，发现它有三个核心玩法，一个比一个骚。
第一个，打开画布。
你在Codex里说一句，Open the Cowart canvas for this project。Cowart就会在本地起一个服务，默认地址是127.0.0.1:43217，然后浏览器自动弹出来一块tldraw的无限画布。
这块画布就是你的了。想画什么画什么，想拖什么拖什么。而且所有数据都存在你自己项目的canvas目录下面，不是存在什么云端，不是存在插件仓库里，就是老老实实存在你本地硬盘上。
这个设计我很喜欢。
怎么说呢，现在太多工具恨不得把你的所有东西都搬到云上，你画根线都得先登录。Cowart反过来，你的数据就是你的数据，就在你项目文件夹里躺着，你随时可以翻出来看，随时可以打包带走。
第二个，在画布上生成图片。
这个就有意思了。你在Cowart的画布上创建一个AI image holder，就是先画一个占位框，选中它，然后跟Codex说，Generate a new image into the selected Cowart AI image holder。
Codex会读到你选中的那个holder，按它的尺寸和比例生成一张图片，然后直接插到holder里面。
你想想这个流程。以前你要让AI生成一张图，得打开ChatGPT或者别的什么，描述半天，生成完了再截图保存，再拖到你的项目里。现在不用了，画布就在旁边，holder就在那里，一句话，图就来了。
而且这个holder还支持尺寸控制。你可以调宽高，可以锁定比例，还有一堆常用预设比例可以直接选。v0.1.3版本刚加的这个功能。
第三个，也是最让我「卧槽」的，根据标注图生成新图。
这个玩法是这样的。你在画布上放一张图，然后在图上做标注。画个箭头指一下，写几个字说这里要改，圈一块说这块不对。然后截图，把标注截图发给Codex，跟它说，Use my Cowart annotation screenshot to generate a clean revised image beside the original。
然后Codex会读你的标注和箭头，理解你想改什么，生成一张去掉标注痕迹的干净新图，放在原图旁边。
原图和标注都不会被动。
我当时试这个功能的时候是真的愣了一下。。。
因为这件事的厉害之处不在于AI能改图，而在于整个交互流程。你想想，以前你跟AI说「把这张图的左上角改一下」「那个按钮太大了往左移」，全靠文字描述，AI经常理解错。现在你直接在图上画箭头、圈范围、写批注，AI看图就懂了。
这跟设计师之间的协作方式是一模一样的。你给同事一张稿子，他拿红笔在上面圈圈改改递回来，你一看就懂。Cowart把这个过程搬进了AI编程的工作流里。
太牛逼了。
说到这，顺带聊一下Cowart背后的技术。不是我想显摆什么，是这玩意确实有几个设计细节挺值得琢磨的。
一个是tldraw。如果你没听过这个项目，它是一个开源的无限画布库，可以理解为网页版的Figma白板。很多画布类产品都是基于它做的，Cowart也是。tldraw本身就很能打，支持自由绘制、图形、文字、图片，还能多人协作。Cowart在它上面做了一层封装，加了AI图片生成和MCP工具集成。
再聊MCP。MCP全称Model Context Protocol，是Anthropic搞的一个标准协议，让AI可以调用外部工具。Codex支持MCP，所以Cowart就写了自己的MCP工具，包括读取画布选择状态、插入图片到画布、保存到本地资源目录这些操作。AI不需要你手动复制粘贴，它通过MCP工具直接跟画布交互。
还有一个我觉得特别聪明的设计，SSE实时同步。
Cowart在Vite的开发服务器上加了SSE广播接口。什么意思呢，就是你在画布上做任何改动，保存的时候服务器会主动推送变更给所有打开了的客户端。如果你同时开了两个浏览器窗口，一个窗口画的东西，另一个窗口实时就能看到。
这不是什么高深的技术，SSE这东西存在很多年了。但用在一个本地画布插件上，让画布有了实时协作的能力，这个思路很对。你可以在一个屏幕上画图标注，在另一个屏幕上看结果，不用手动刷新。
回到Cowart本身。
我翻了一下这个项目的commit历史，38个提交，作者叫ZHONG XIN，网站上写的是jiqiren.ai，机器人.ai。最新一个commit是今天的，就是6月25号。从第一个commit到现在也就不到一周的时间，迭代速度还挺快的。
v0.1.1加了本地磁盘持久化，v0.1.3加了AI图片尺寸控制和画布异常处理，今天的commit是在做代码重构，把画布快照逻辑提取到独立模块。你能看出来这个项目正在快速演进，功能在逐步完善。
说实话，一个不到一周的项目，能做到这个完成度，我觉得已经相当不错了。
安装也非常简单，把下面这段话发给codex：
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。
前段时间跟一个做设计的朋友聊天，他说他们团队现在用AI编程工具写代码，效率确实高了很多，但他总觉得哪里不对。他说他习惯在画板上推演方案，画流程图，画线框稿，但跟AI协作的时候这些全用不上，只能打字打字打字。
我当时觉得他说得对，但也没太当回事。
现在看到Cowart，我突然想明白了。他缺的不是AI，是一块跟AI打通的画布。
这就引出了一个更大的话题。
人类思考的时候，从来不是纯文字的。
你回忆一下，你想一个复杂问题的时候，脑子里浮现的是什么？是文字吗？不是。是画面，是空间关系，是流程，是结构。你要跟别人解释一个复杂方案，第一反应是什么？找张纸画个图。
从几万年前洞穴里的人画壁画，到会议室里的白板，到餐巾纸背面的草稿，人类最自然的思考方式就是可视化的。
但这波AI浪潮，基本上是绕开了这件事。ChatGPT是聊天的，Copilot是补全代码的，Cursor是对话式的，全是文字进文字出。我们花了几年时间，让AI学会了跟我们用文字交流，却在不知不觉中，放弃了自己最擅长的视觉表达。
这有点本末倒置。
我觉得Cowart代表了一个方向，虽然它现在只是一个小插件，做的也只是画布加图片生成这些事。但这个方向是对的，让AI开始适配人类的思维方式，而不是让人类继续适配AI的思维方式。
未来的AI编程工具，不应该只是一个终端里的聊天框。它应该有画布，有可视化，有空间感。你能在上面画图，AI能看懂你的图。你能在上面标注，AI能根据你的标注来改。你甚至能在上面推演整个系统架构，AI在一旁帮你补全和验证。
这才是我觉得AI编程该有的样子。
最后说一句，Cowart目前还是早期项目，v0.1.3，作者也才一个人在搞。但开源社区的好处就在这，好的想法会吸引到对的人。tldraw的作者Steve Ruiz之前说过一句话，大意是，画布不是用来展示信息的，是用来思考的。
我觉得这句话放在Cowart上也成立。它给你的不是一个画图工具，是一块让你跟AI一起思考的画布。
回到最开始那个问题，AI编程工具为什么始终活在文字里？
可能只是还没人想到要给它加一块画布而已。
现在有人想到了。
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