简体中文

Image Context Runtime для Codex

Поддерживайте быстродействие, возобновляемость и ограниченность контекста в задачах Codex с большим количеством изображений.

Вымышленный концептуальный интерфейс — не является реальным пользовательским интерфейсом Codex и не представляет собой измеренный контекст, токены, скорость или задержку.

Image Context Runtime для Codex — это экспериментальный плагин с открытым исходным кодом, основанный на локальной среде выполнения MCP. Он запускает генерацию и проверку изображений как постоянные задачи, хранит байты медиа, возвращаемые провайдером, за пределами публичного интерфейса MCP и возвращает только ограниченые текстовые результаты, хэши, относительные ссылки и идентификаторы задач.

Используйте его, когда Codex:

• создает листы персонажей для коротких драм, концепции локаций или раскадровки;
• создает графические активы для веб-сайтов и презентаций;
• организует новости, книги, скриншоты или исследования с большим количеством изображений;
• генерирует множество визуальных вариаций или выполняет повторную визуальную проверку качества.

Важно: Этот проект уменьшает один из источников нагрузки на контекст. Он не утверждает, что Codex никогда не может замедляться, что изображения используют ноль токенов или что явное открытие изображения не добавляет визуального контекста.

Плагин не модифицирует и не перехватывает встроенные функции изображений Codex или другие инструменты для работы с изображениями. Ограниченная граница применяется только когда Codex использует инструменты MCP этого плагина и следует его встроенному навыку.

Что это такое

Форма для пользователя: плагин Codex.

Форма выполнения: встроенный локальный MCP-сервер плюс среда выполнения постоянных задач с изображениями.

Codex skill

    |
    v
bounded MCP tools

    |
    v
durable local jobs ----> optional OpenAI API

    |
    +----> configured-workspace image artifacts

    |
    +----> bounded text handoffs, hashes, refs, and Job IDs

Плагин — это устанавливаемый рабочий процесс. MCP — это граница инструментов. Среда выполнения владеет состоянием задач, контролирует передачу медиа и записывает созданные артефакты только в настроенные пути относительно рабочего пространства.

Область применения публичной версии v0.2

• Задачи преобразования текста в изображение.
• Задачи проверки изображений.
• Постоянный статус и текстовые передачи.
• Идемпотентная отправка.
• Согласование при перезапуске и явное восстановление.
• Офлайн-детерминированный фиктивный провайдер.
• Необязательный провайдер OpenAI Image API и Responses API.
• Строгие бюджеты публичных результатов без блоков изображений, аудио или ресурсов MCP.
• Один аутентифицированный циклический брокер, безопасно используемый несколькими мостами задач Codex.
• История задач на основе курсора и явное сжатие записей терминала, минимизирующее конфиденциальность.

Генерация видео намеренно не входит в область v0.2.

Требования

• Node.js 22 или новее.
• Десктопное приложение Codex или Codex CLI с поддержкой плагинов.
• Для фиктивного провайдера по умолчанию не требуется API-ключ.
• OPENAI_API_KEY требуется только при явном включении провайдера OpenAI.

Установка и настройка

Клонируйте релиз с тегом, затем выполните следующие команды из его корня. Помощник по настройке запускается вне Codex, поэтому требуется локальный клон:

git clone --depth 1 --branch v0.2.0 https://github.com/shixinnt/codex-image-context-runtime.git
cd codex-image-context-runtime

codex plugin marketplace add .
codex plugin add codex-image-context-runtime@codex-image-context-runtime

Провайдер по умолчанию офлайн и детерминированный, поэтому установка плагина не может случайно потратить API-кредиты.

При первой установке выберите одну конфигурацию провайдера. Для офлайн-фиктивного:

npm run configure -- --workspace "C:\path\to\your\project" --provider mock

Пути к рабочему пространству могут быть абсолютными или относительными к текущему каталогу клона репозитория. Пользовательские пути --config и --runtime-dir должны быть абсолютными.

Или, для необязательного провайдера OpenAI, сделайте ключ доступным процессу Codex и настройте OpenAI с самого начала:

$env:OPENAI_API_KEY = "set-this-outside-the-repository"
npm run configure -- --workspace "C:\path\to\your\project" --provider openai

Файл конфигурации хранит только пути и выбор моделей. Он никогда не хранит API-ключ.

Назначение переменной среды PowerShell применяется только к этой оболочке и дочерним процессам. Запустите Codex CLI из этой оболочки или используйте рабочий процесс переменных среды/учетных данных вашей операционной системы перед запуском десктопного приложения. Перезапустите Codex после изменения конфигурации или учетных данных.

Чтобы переключить существующую фиктивную настройку на OpenAI, сначала остановите активный рабочий процесс, затем замените конфигурацию и используйте новый каталог Runtime, чтобы не смешивать незавершенные состояния:

npm run configure -- --workspace "C:\path\to\your\project" --provider openai --runtime-dir "C:\path\to\image-runtime-openai" --force

Проверьте установку, не раскрывая локальные пути или учетные данные:

npm run doctor
npm run doctor -- --json

Предварительный просмотр сжатия записей задач, минимизирующего конфиденциальность, без изменения данных:

npm run compact -- --older-than-days 30 --limit 25 --json

Чтобы применить ограниченный пакет, остановите задачи Codex с помощью конфигурации, дождитесь завершения работы Broker, просмотрите пробный прогон, затем добавьте --apply. Уплотнение сохраняет устаревшие маркеры идемпотентности и компактные квитанции артефактов; оно не удаляет образы рабочей области и не гарантирует безопасное стирание.

Для оболочек, совместимых с Bash, экспортируйте ключ перед запуском Codex:

export OPENAI_API_KEY="set-this-outside-the-repository"
npm run configure -- --workspace "/path/to/your/project" --provider openai

Обновление существующей установки

Остановите активные задания с изображениями, обновите клон до нового тега, затем обновите кэш установленных плагинов:

git fetch --tags
git checkout v0.2.0
codex plugin remove codex-image-context-runtime@codex-image-context-runtime
codex plugin add codex-image-context-runtime@codex-image-context-runtime

Данные конфигурации и Runtime находятся вне клона и не удаляются при переустановке плагина. Перезапустите Codex после обновления.

Примеры подсказок

Use Image Context Runtime to generate one 1024x1024 storyboard frame.
Keep the image bytes outside this task and return the Job ID.

Inspect images/frame-001.png for composition, continuity, and obvious text defects.
Return only the bounded inspection handoff.

Встроенный навык инструктирует Codex отправить задание, опрашивать статус по Job ID и получать компактную передачу контекста вместо того, чтобы запрашивать у MCP-сервера возврат пикселей.

Провайдеры

Mock-провайдер

• Используется по умолчанию.
• Работает офлайн и детерминированно.
• Создаёт синтетический PNG для заданий генерации.
• Возвращает метаданные-ориентированный текст проверки.
• Проверяет транспортное и персистентное поведение, а не визуальное качество.

Провайдер OpenAI

• Только по явному согласию.
• Использует gpt-image-2 по умолчанию для генерации изображений.
• Использует gpt-5.6 по умолчанию для проверки изображений.
• Имена моделей можно переопределить в конфигурации.
• Медиа, отправляемое в API, подлежит применимым условиям обслуживания, тарифам и контролю данных.

Это независимый проект с открытым исходным кодом. Он не связан с OpenAI и не одобрен ею.

Граница конфиденциальности

Публичные результаты MCP:

• никогда не содержат байты изображений, возвращённые провайдером;
• никогда не содержат data URL или медиа в base64;
• никогда не содержат ключи API или необработанные ответы провайдеров;
• используют относительные ссылки на артефакты и передачу контекста;
• ограничены бюджетом в байтах UTF-8.

Runtime по-прежнему может отправлять изображение явно включённому удалённому провайдеру для проверки. Локальное владение Runtime не означает офлайн-обработку.

Локальные записи заданий сохраняют подсказки, вопросы проверки, относительные ссылки и состояние провайдера. Защищайте настроенный каталог Runtime как данные проекта.

Общая граница Runtime v0.2

Каждая задача Codex получает тонкий stdio-мост MCP. Мосты, использующие одну и ту же фиксированную конфигурацию, аутентифицируются в одном брокере на IPv4-loopback, которому принадлежат единственный долговременный Runtime-воркер, семафор провайдера, индекс идемпотентности и резервирования выходных данных. Параллельный запуск мостов сходится к одному владельцу брокера, а не рассматривает живое задание другой задачи как прерванное.

Токен брокера и хэш конфигурации хранятся в дескрипторе, доступном только владельцу, в каталоге Runtime. Время аутентификации, незавершённая работа на клиента, буферизация ответов и давление от stdio к сокету ограничены. Брокер прослушивает только 127.0.0.1; это не удалённый сервис и не песочница от другого процесса, работающего под тем же пользователем операционной системы.

После отключения последнего моста и завершения активных заданий брокер завершает работу после ограниченного интервала простоя. Принудительное прерывание после отправки провайдеру остаётся неоднозначным и становится needs_review; оно никогда не повторяется автоматически.

См. Архитектура, Справочник по инструментам, Заявления v0.2, Методология бенчмарка, Квитанция о валидации v0.2.0, Устранение неполадок, Конфиденциальность, Поддержка, Условия, Дорожная карта, Безопасность, Сторонние сервисы и Участие.

Синтетический бенчмарк полезной нагрузки

Включённый бенчмарк сравнивает: 1. намеренно наивный результат MCP, который встраивает синтетические байты изображений; и 2. ограниченная форма результата этого рантайма: ссылка/хэш/ID задания.

Запустите его с помощью:

npm run benchmark

Это детерминированный прокси-сервер сериализованных полезных нагрузок. Это не измерение токенов Codex, задержки, использования памяти или нативной обработки изображений.

Проверенный сценарий v0.1 моделирует 20 заданий с синтетическими изображениями по 1 МиБ:

Это сокращение на 99,903% только для этого сравнения синтетических полезных нагрузок. Прежде чем цитировать, ознакомьтесь с методологией и воспроизводимым JSON-отчетом.

Разработка

npm test
npm run benchmark:verify
npm run check:privacy

Все тесты по умолчанию выполняются офлайн и не совершают реальных вызовов провайдеров.

Статус

v0.2.0 — экспериментальный публичный релиз. Изучите модель угроз и путь данных, прежде чем включать платного провайдера в чувствительном проекте.

Если вы попробуете его в реальном рабочем процессе с большим количеством изображений, откройте обсуждение на GitHub, указав вашу операционную систему, интерфейс/версию Codex, примерную нагрузку изображений и оставалась ли новая задача отзывчивой. Сообщайте о воспроизводимых дефектах с помощью шаблонов проблем; никогда не загружайте приватное состояние Runtime.

Лицензия

Apache License 2.0. Этот независимый проект не связан с OpenAI и не одобрен ею.