用Qoder重构图床插件从Fork到发布
日常写博客较多，我经常需要在Markdown中直接粘贴图片并自动上传至阿里云OSS，获取返回链接。趁着有空，我搜索了相关工具，在插件市场中找到了一个名为aliyun oss upload image的现成插件，不过其代码已多年未更新，源代码仓库也已404无法访问……
沿着fork链找到了一份残留代码，克隆到本地后，开始着手改造。
建立Wiki，梳理代码脉络
接手一份陈旧代码时，首要任务是彻底理解其逻辑架构、实现流程，并排查潜在问题。以下是我记录的主要问题：
- 引入了不必要的依赖
axios和shelljs，实际并未使用 expiration变量初始化为0且始终未更新，导致客户端的复用逻辑失效- 仅支持PNG格式，剪贴板脚本中的格式检测被写死为单一类型
package.json中仍残留原作者的邮箱信息和fork说明
这些潜在问题已被记录，后续交给AI Agent自行处理即可。
采用Spec驱动模式，先制定方案再动手
启用spec模式，首先明确需求说明：
后续交给AI自主完成。经过几轮反馈确认，主要围绕方案中命令的删留进行讨论，确认后执行阶段便不再需要过多干预。
改动范围不算大，但十分琐碎。它逐文件完成的工作包括：
- 接管
Cmd V/Ctrl V，智能区分图片和文本。有图片就上传OSS，否则回退到正常粘贴 - 支持PNG/JPEG/GIF/WebP/TIFF格式，通过magic bytes检测实际格式，扩展名不匹配时自动重命名
- Region格式自动补全。首次配置时填了
cn-hangzhou，SDK报socket hang up，排查发现是用region直接拼URL的，补上oss-前缀后即正常 - 移除了
axios、shelljs、moment三个冗余依赖，moment用原生Date替代 - 删除了原作者邮箱、个人域名和fork故事，
overview.md直接删除 - 代码从回调模式改为async/await，
var改为const
避坑经验：Region格式问题
Region格式问题值得单独说明。
报错日志显示socket hang up，请求URL中的域名为public-files-dev.cn-hangzhou.aliyuncs.com，缺失了oss-前缀。经排查，原因是ali-oss SDK直接将region参数拼接进endpoint，未做任何预处理。当填入cn-hangzhou时，SDK会请求cn-hangzhou.aliyuncs.com，该域名无法处理OSS请求，导致连接中断。
解决方案：在upload.js中添加自动补全逻辑，若region不以oss-开头则自动补充前缀。同时，在extension.js中新增normalizeRegion()函数，确保域名替换时不会因region格式不一致而导致匹配失败。
一键配置OSS，简洁高效
需要一个公共读的OSS bucket及对应的AccessKey ID和AccessKey Secret。
为了省去手动配置的麻烦，我换用了一个skills命令，一句话即可完成：
配置信息写入VSCode的settings.json文件。
打包发布
验证成功后进行打包。在执行npx vsce package时遇到了几个小问题：
- 项目中包含
yarn.lock，但我使用的是npm，vsce默认检测到yarn.lock会调用yarn，需要添加-no-yarn参数 repository字段缺失，而vsce要求必填，因此补充了GitHub仓库地址- 缺少LICENSE文件，使用
printf 'y'管道命令自动确认
最终生成一个.vsix文件，通过code --install-extension即可安装。该包在macOS Apple Silicon上打包，README中已注明其他平台的自打包流程。
Vibe Coding经验分享
这次重构虽项目规模不大，但验证了一套适合AI辅助开发的完整流程：spec驱动 → goal开发 → 查漏补缺 → 审查上线。
在启动任何需求前，使用spec模式将需求描述清晰，让AI输出一份详细的方案说明，确保双方理解一致、边界明确，避免“边做边猜”。最好能像本文一样，将关键约束、支持格式、删除范围等明确写入需求中。
方案确认后，切换到goal模式开始执行。goal模式更适合拆解任务、逐步实现，过程中可穿插验证（如运行测试、手动检查关键路径），确保每一步符合预期。查漏补缺这一环节尤为重要，像Region补全、格式检测等细节，往往是自动生成容易遗漏的地方。
准备发布至生产环境前，再执行一轮代码审查（/ultra-review），让AI对最终改动进行全面审视，检查是否有未处理的边界情况、安全风险或残留的冗余代码。审查通过后，整个流程便形成了spec驱动 → goal开发 → 审查发布的闭环。
当然，工具能帮助你理清代码逻辑，但“为什么这样做”的判断仍需由人来完成。对于更大规模的项目或多轮迭代场景，建议补充Rules和Agents.md文件，使AI的决策更加稳定，同时提升这套流程的复用性。
参考
开发工具：Qoder 社区版 GLM-5.2
项目地址：https://github.com/felixzhang-glitch/vscode-aliyun-upload-image
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