从零搭建 AI 图床：Claude Code + Cloudflare R2 + OpenClaw 全流程保姆级指南

一个人、一句话、一个下午，用 Vibe Coding 搭出带图片编辑、文件夹管理、AI Agent 接入的完整图床系统。

目录

这篇文章讲什么

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我想要一个自己的图床——能拖拽上传、能裁剪压缩、能管理文件夹、能让 AI 帮我自动传图。

市面上的图床要么付费、要么有审核、要么不支持 API。所以我决定自己搭一个。

整个过程我几乎没手写代码，全程 Vibe Coding——用自然语言告诉 Claude Code 我要什么，它帮我写。从后端 API 到前端 UI 到 AI Agent 接入，一个下午全搞定。

技术栈：

组件 技术 作用
对象存储 Cloudflare R2 存图片，免费额度很大
后端 API Cloudflare Worker 处理上传/删除/重命名
前端 UI 单文件 HTML 管理界面，Lightroom 风格暗色主题
AI 接入 Python / Node.js SDK 让 AI Agent 程序化管理图床
AI 工作流 OpenClaw AI Agent 平台，通过 Skill 调用图床

最终成果预览

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你会得到一个这样的系统：

  • 单文件 HTML 管理器（~1870 行）：暗色主题、拖拽上传、图片网格、文件夹树、灯箱预览、图片编辑（裁剪/压缩/格式转换）、批量操作、一键复制链接
  • Cloudflare Worker API（~190 行）：处理上传（FormData + JSON 两种模式）、列表（支持文件夹浏览）、删除、重命名/移动、防盗链
  • Python & Node.js SDK：让 AI Agent 或脚本通过代码管理图床
  • OpenClaw Skill：让 AI 用自然语言管理你的图床（”帮我把这张图上传到 blog 文件夹”）

你需要准备什么

工具 用途 获取方式
Cloudflare 账号 R2 存储 + Worker dash.cloudflare.com 免费注册
Node.js 18+ 运行 Wrangler CLI nodejs.org
Claude Code Vibe Coding 主力 npm install -g @anthropic-ai/claude-code
OpenClaw（可选） AI Agent 平台 openclaw.ai
一个域名（可选） 自定义图片链接 任意域名注册商

第一步：创建 Cloudflare R2 存储桶

1.1 开通 R2

登录 Cloudflare Dashboard → 左侧菜单找到 R2 对象存储 → 创建存储桶。

存储桶名称: my-image-bucket    # 随便起，记住就行
位置提示: 亚太地区              # 选离你近的

免费额度：R2 每月免费 10GB 存储 + 1000 万次读取 + 100 万次写入，个人图床完全够用。

1.2 初始化 Worker 项目

打开终端，用 Wrangler 创建项目：

# 安装 Wrangler（Cloudflare 的 CLI 工具）
npm install -g wrangler

# 登录 Cloudflare
wrangler login

# 创建项目
mkdir my-picbed && cd my-picbed
npm init -y

1.3 配置 wrangler.toml

创建 wrangler.toml：

name = "my-picbed"
main = "src/index.js"
compatibility_date = "2024-12-01"

[[r2_buckets]]
binding = "BUCKET"
bucket_name = "my-image-bucket"    # 改成你的存储桶名

1.4 设置认证令牌

# 生成一个随机令牌（或者用你自己想的密码）
wrangler secret put AUTH_TOKEN
# 输入你的令牌，比如: MySecretToken123

这个令牌用于保护上传/删除等写操作，防止别人乱传图片到你的桶里。

第二步：用 Claude Code Vibe 出 Worker 后端

这是 Vibe Coding 的精华部分。打开 Claude Code：

cd my-picbed
claude

2.1 第一版：基础 CRUD

给 Claude Code 的第一个 Prompt：

帮我写一个 Cloudflare Worker，作为图床的后端 API。

功能：
1. POST / — 上传图片（FormData 格式，字段 file + path）
2. GET /{key} — 获取图片，返回图片内容
3. GET /list — 列出所有图片（需要认证）
4. DELETE /{key} — 删除图片（需要认证）

认证方式：请求头 X-Auth-Token 与环境变量 AUTH_TOKEN 比较。
CORS：允许所有来源。
R2 Bucket 绑定名为 BUCKET。
文件放在 src/index.js。

Claude Code 会直接生成 src/index.js，一个完整可用的 Worker。

2.2 迭代加功能

Vibe Coding 的核心是对话式迭代。基础版跑通后，我继续跟 Claude Code 对话，逐步加功能：

加重命名：

给 Worker 加一个 PUT /rename 接口，接收 JSON { oldKey, newKey }，
实现方式是：读取旧文件 → 写入新 key → 删除旧文件。

加防盗链：

给 GET 图片接口加防盗链检查。
检查 Referer 头，只允许以下域名访问：
- example.com（和所有子域名）
- localhost
- 127.0.0.1
如果 Referer 不在白名单里，返回 403。
没有 Referer 的请求（直接访问）放行。

加 AI Agent 接口：

POST 接口除了支持 FormData，还要支持 JSON 模式：
1. { url: "https://...", folder: "blog", filename: "photo.jpg" } — 从 URL 抓图上传
2. { base64: "...", contentType: "image/png", folder: "blog" } — base64 上传

这样 AI Agent 就能通过 JSON API 上传图片了。

加文件夹浏览：

GET /list 接口加参数支持：
- ?prefix=blog/&delimiter=/ — 列出 blog/ 文件夹下的文件和子文件夹
- 无参数时列出所有文件（兼容旧行为）
返回格式：{ files: [...], folders: [...], prefix: "blog/" }

每个 Prompt 就是一个需求，Claude Code 直接改代码。整个 Worker 从 50 行迭代到 190 行，全程没手写一行。

2.3 最终 Worker 架构

POST /           → 上传（FormData 前端用 / JSON AI Agent 用）
GET  /list       → 列出文件（支持文件夹浏览）
GET  /{key}      → 获取图片（带防盗链检查）
PUT  /rename     → 重命名/移动文件
DELETE /{key}    → 删除文件
OPTIONS *        → CORS 预检

核心代码结构（简化版）：

export default {
  async fetch(request, env) {
    const corsHeaders = {
      "Access-Control-Allow-Origin": "*",
      "Access-Control-Allow-Methods": "GET, POST, PUT, DELETE, OPTIONS",
      "Access-Control-Allow-Headers": "Content-Type, X-Auth-Token",
    };

    // CORS 预检
    if (request.method === "OPTIONS") {
      return new Response(null, { headers: corsHeaders });
    }

    const url = new URL(request.url);
    const key = decodeURIComponent(url.pathname.slice(1));

    // 认证检查（写操作）
    const checkAuth = () => {
      const token = request.headers.get("X-Auth-Token");
      return token === env.AUTH_TOKEN;
    };

    // GET /list — 文件列表
    if (request.method === "GET" && key === "list") {
      if (!checkAuth()) return new Response("Unauthorized", { status: 401 });
      // ... 列出文件，支持 prefix 和 delimiter 参数
    }

    // GET /{key} — 获取图片（带防盗链）
    if (request.method === "GET" && key) {
      // 检查 Referer 是否在白名单
      const referer = request.headers.get("Referer");
      if (referer) {
        const allowedHosts = ["example.com", "localhost", "127.0.0.1"];
        const refHost = new URL(referer).hostname;
        if (!allowedHosts.some(h => refHost === h || refHost.endsWith("." + h))) {
          return new Response("Forbidden", { status: 403 });
        }
      }
      // ... 返回图片内容
    }

    // POST / — 上传（支持 FormData 和 JSON 两种模式）
    if (request.method === "POST") {
      if (!checkAuth()) return new Response("Unauthorized", { status: 401 });
      const ct = request.headers.get("Content-Type") || "";

      if (ct.includes("application/json")) {
        const body = await request.json();
        if (body.url) { /* 从 URL 抓图上传 */ }
        if (body.base64) { /* base64 解码上传 */ }
      } else {
        // FormData 模式（前端用）
      }
    }

    // PUT /rename — 重命名
    // DELETE /{key} — 删除
  }
};

第三步：Vibe 出 HTML 前端管理器

这是最大的一个 Prompt，我把所有想要的功能一次性描述清楚：

帮我做一个单文件 HTML 的图床管理工具 PicManager.html，要求：

【上传功能】
- 拖拽上传 + 点击选择文件
- 上传到当前浏览的文件夹
- 上传进度条

【文件管理】
- 图片网格展示，可调节大小
- 单选/多选/全选
- 重命名、移动、删除
- 批量操作（批量删除、批量复制链接）
- 搜索过滤
- 按时间/大小/名称排序

【文件夹管理】
- 左侧文件夹树
- 面包屑导航
- 创建/删除文件夹
- 文件夹间移动文件

【图片预览】
- 点击放大（灯箱模式）
- 左右翻页

【图片编辑】
- 裁剪（自由/1:1/4:3/16:9）
- 压缩（质量滑块）
- 调整尺寸
- 格式转换（JPG/PNG/WebP）
- 保存为新文件或覆盖原文件

【链接复制】
- 一键复制：原始 URL、Markdown、HTML、BBCode

【UI 设计】
- Lightroom 风格暗色主题
- 响应式布局

【配置】
- Worker URL、Auth Token、自定义域名存在 localStorage
- 首次使用弹出设置窗口

图片裁剪用 Cropper.js（CDN 引入）。
其他零依赖，纯原生 JS。

Claude Code 一次性生成了 1870 行的完整单文件应用。拖拽上传、灯箱预览、图片编辑、文件夹树——全部可用。

迭代修 Bug

生成的代码不可能一次完美，但 Vibe Coding 的好处是修 Bug 也用自然语言：

图片编辑器加载图片失败了，控制台报 CORS 错误。
能不能改成先通过 Worker API fetch 图片，
然后转成 blob URL 再给编辑器用？
这样就绕过了 canvas 的跨域安全策略。

Claude Code 理解了问题本质，把 <img crossOrigin="anonymous" src="..."> 改成了 blob URL 方案：

// 修复前：直接加载外部 URL，canvas 会报 CORS
img.crossOrigin = 'anonymous';
img.src = imageUrl;

// 修复后：通过 Worker 中转，完全绕过 CORS
const res = await fetch(workerUrl + '/' + encodeURIComponent(key));
const blob = await res.blob();
const blobUrl = URL.createObjectURL(blob);
img.src = blobUrl;

这就是 Vibe Coding 解 Bug 的体验——你描述现象和期望，AI 找到根因并修复。

第四步：部署上线

4.1 部署 Worker

wrangler deploy

部署成功后会得到一个 URL，类似：

https://my-picbed.your-account.workers.dev

4.2 使用前端

直接在浏览器打开 PicManager.html（双击就行，不需要服务器）。

首次使用会弹出设置窗口，填入：
– Worker URL: https://my-picbed.your-account.workers.dev
– Auth Token: 你之前设置的令牌
– 自定义域名: （可选，后面讲）

点保存，就能开始用了。

第五步：接入自定义域名（可选）

默认的 workers.dev URL 太长，可以绑定自己的域名。

5.1 在 Cloudflare 添加域名

确保你的域名在 Cloudflare DNS 管理下（nameserver 指向 Cloudflare）。

5.2 添加自定义域

Cloudflare Dashboard → Workers → 你的 Worker → 设置 → 域和路由 → 添加 → 自定义域。

输入你想用的子域名，比如 img.example.com。

Cloudflare 会自动配置 DNS 记录和 SSL 证书。等几分钟生效后，你的图片就可以通过类似 https://img.example.com/blog/photo.jpg 这样的短链接访问了。

5.3 更新前端配置

在 PicManager 设置里填入自定义域名，这样复制的链接会自动使用短域名。

第六步：让 AI Agent 管理你的图床

这是整个项目最有趣的部分——让 AI 通过自然语言管理你的图床。

6.1 Python SDK

先给 AI Agent 准备一个 SDK（还是让 Claude Code 写的）：

帮我写一个 Python SDK picmanager.py，封装图床 API。
功能：upload_from_url, upload_file, upload_base64, list_all,
list_folder, search, rename, move, delete, url, markdown。
依赖 requests 库。

使用示例：

from picmanager import PicManager

pm = PicManager(
    worker_url="https://my-picbed.your-account.workers.dev",
    auth_token="your-token",
    custom_domain="https://img.example.com"
)

# 从 URL 抓图上传
result = pm.upload_from_url("https://example.com/photo.jpg", folder="blog")
print(result["url"])  # https://img.example.com/blog/photo.jpg

# 上传本地文件
result = pm.upload_file("/path/to/image.png", folder="avatars")

# 获取 Markdown 引用
md = pm.markdown("blog/photo.jpg", alt="博客配图")
# ![博客配图](https://img.example.com/blog/photo.jpg)

# 列出所有图片
images = pm.list_all()

# 搜索
results = pm.search("photo")

# 获取统计
info = pm.info()
# {"total_files": 42, "total_size_human": "128.3 MB", ...}

6.2 Node.js SDK

同样让 Claude Code 写一个 Node.js 版本，零依赖（使用 Node 18+ 内置 fetch）：

import { PicManager } from './picmanager.mjs';

const pm = new PicManager({
  workerUrl: 'https://my-picbed.your-account.workers.dev',
  authToken: 'your-token',
  customDomain: 'https://img.example.com'
});

const result = await pm.uploadFromUrl('https://example.com/photo.jpg', { folder: 'blog' });
console.log(result.url);

6.3 OpenClaw 接入

OpenClaw 是一个 AI Agent 平台，支持本地运行和云端部署。它可以通过 Skill 扩展能力。

什么是 OpenClaw Skill？

Skill 是一个文件夹，里面有一个 SKILL.md 文件，用 Markdown 告诉 AI Agent “你能做什么、怎么做”。Agent 读到这个文件，就学会了一项新技能。

创建 PicManager Skill

~/.openclaw/workspace/skills/picmanager/
├── SKILL.md          # 技能描述（Agent 的说明书）
├── cli.mjs           # CLI 命令行工具
├── picmanager.mjs    # Node.js SDK
└── .env              # 配置（Worker URL + Token）

SKILL.md（核心文件，告诉 Agent 怎么用图床）：

---
name: picmanager
description: 管理图床——上传、列出、搜索、重命名、移动、删除图片，获取图片链接。
---

# PicManager — 图床管理技能

你可以通过此技能管理用户的图床。

## 使用方法

通过 system.run 调用 CLI 工具：

\```bash
(cd ~/.openclaw/workspace/skills/picmanager && set -a && source .env && set +a && node cli.mjs <command>)
\```

### 可用命令

- upload-url <url> [--folder <f>] — 从 URL 抓图上传
- upload-file <path> [--folder <f>] — 上传本地文件
- list — 列出所有图片
- list-folder [path] — 列出文件夹内容
- search <keyword> — 搜索图片
- rename <old> <new> — 重命名
- move <key> <folder> — 移动文件
- delete <key> — 删除文件
- url <key> — 获取访问链接
- markdown <key> [alt] — 获取 Markdown 引用
- info — 获取统计信息

cli.mjs（Agent 实际调用的命令行工具）：

#!/usr/bin/env node
import { PicManager } from './picmanager.mjs';

const [,, cmd, ...args] = process.argv;

function getPM() {
  const workerUrl = process.env.PICMANAGER_WORKER_URL;
  const authToken = process.env.PICMANAGER_AUTH_TOKEN;
  if (!workerUrl || !authToken) {
    console.error(JSON.stringify({ error: '请设置环境变量' }));
    process.exit(1);
  }
  return new PicManager({
    workerUrl,
    authToken,
    customDomain: process.env.PICMANAGER_CUSTOM_DOMAIN || ''
  });
}

// ... switch(cmd) 分发到 SDK 各方法

.env（敏感配置，不进版本控制）：

PICMANAGER_WORKER_URL=https://my-picbed.your-account.workers.dev
PICMANAGER_AUTH_TOKEN=your-token-here
PICMANAGER_CUSTOM_DOMAIN=https://img.example.com

OpenClaw 本地端 vs 云端

对比项 本地端 (Desktop) 云端 (Server)
运行环境 你的电脑 远程服务器
安装方式 下载桌面应用或 npm install Docker 部署或进程管理
Skill 目录 ~/.openclaw/workspace/skills/ 同路径（服务器上）
特有能力 浏览器控制、屏幕截图、本地文件访问 7×24 在线、定时任务、Webhook 触发
图床场景 手动对话：”帮我上传这张图” 自动化：”监控文件夹，新图自动上传”

本地端典型用法：

你在写博客时，对 OpenClaw 说：

“帮我把桌面上的 screenshot.png 上传到 blog-2024 文件夹，然后给我 Markdown 链接”

Agent 执行：

node cli.mjs upload-file ~/Desktop/screenshot.png --folder blog-2024
node cli.mjs markdown blog-2024/screenshot.png "截图"

返回：

![截图](https://img.example.com/blog-2024/screenshot.png)

云端典型用法：

在服务器上配置 OpenClaw，结合定时任务或 Webhook：

  • 定时清理 30 天前的临时图片
  • 接收 Webhook 后自动从 URL 抓图并上传
  • 批量处理：把某个文件夹的图片全部移动到归档目录
  • 与其他 Skill 联动：写完文章后自动提取图片 URL 并上传到自己的图床
# 示例：定时清理脚本（可作为 cron 或 OpenClaw 定时任务）
node cli.mjs list | node -e "
  const imgs = JSON.parse(require('fs').readFileSync('/dev/stdin','utf8'));
  const cutoff = Date.now() - 30*24*60*60*1000;
  const old = imgs.filter(i => new Date(i.uploaded) < cutoff && i.key.startsWith('temp/'));
  old.forEach(i => console.log(i.key));
"
# 然后对每个 key 执行 delete

踩过的坑与解决方案

坑 1：图片编辑器 CORS 报错

现象：在 HTML 前端的图片编辑器里，裁剪后导出 canvas 报 “Tainted canvases may not be exported”。

原因：<img> 标签设置 crossOrigin="anonymous" 加载外部图片时，如果服务器的 CORS 头不完美，canvas 会被标记为”受污染”，禁止 toBlob()/toDataURL()。

解决：不用 <img> 直接加载外部 URL，改成先通过 Worker API 把图片 fetch 下来，转成 blob URL：

const res = await fetch(workerUrl + '/' + encodeURIComponent(key));
const blob = await res.blob();
const blobUrl = URL.createObjectURL(blob);
img.src = blobUrl;  // blob: 协议不受 CORS 限制

坑 2：R2 没有”文件夹”概念

现象：想实现文件夹管理，但 R2（和所有对象存储）没有真正的文件夹。

解决：用 key 中的 / 模拟文件夹结构。blog/photo.jpg 就是”blog 文件夹下的 photo.jpg”。

R2 的 list() 方法支持 prefix 和 delimiter 参数：

// 列出 blog/ 下的内容
const list = await env.BUCKET.list({ prefix: "blog/", delimiter: "/" });
// list.objects → 该文件夹下的文件
// list.delimitedPrefixes → 子文件夹列表

创建空文件夹：上传一个 0 字节的 .folder 占位文件。

坑 3：防盗链要考虑子域名

现象：白名单写了 example.com，但 blog.example.com 被拦截了。

解决：检查时同时匹配精确域名和子域名：

allowedHosts.some(h => refHost === h || refHost.endsWith("." + h))

坑 4：单文件 HTML 的配置管理

现象：不想把 Token 硬编码在 HTML 里，但又不想引入构建工具。

解决：用 localStorage 存配置，首次打开弹出设置窗口。配置存在用户浏览器本地，HTML 文件本身不含任何敏感信息，可以放心分享。

完整文件清单

my-picbed/
├── src/
│   └── index.js              # Cloudflare Worker（后端 API，~190 行）
├── wrangler.toml              # Wrangler 部署配置
├── PicManager.html            # 前端管理器（单文件，~1870 行）
├── picmanager.py              # Python SDK（依赖 requests）
├── picmanager.mjs             # Node.js SDK（零依赖）
└── package.json

# OpenClaw Skill（如果用 OpenClaw）
~/.openclaw/workspace/skills/picmanager/
├── SKILL.md                   # 技能描述
├── cli.mjs                    # CLI 命令行工具
├── picmanager.mjs             # Node.js SDK（同上）
└── .env                       # 配置（敏感信息）

写在最后

Vibe Coding 的体验

整个项目从零到完成，我做的事情是：

  1. 描述需求（用自然语言）
  2. 测试效果（在浏览器里点点看）
  3. 反馈问题（”这里有 Bug”、”加个功能”）

没有查文档、没有写模板代码、没有调 CSS 像素。Claude Code 处理了所有技术细节——从 Cloudflare Worker 的 API 设计到 Cropper.js 的集成到 R2 文件夹模拟的实现。

这不是说”AI 取代了编程”，而是编程的接口变了。以前的接口是键盘和 IDE，现在多了一个自然语言的接口。你需要知道自己要什么（产品思维），但不需要知道每一行怎么写。

费用

项目 费用
Cloudflare R2 免费（10GB 以内）
Cloudflare Worker 免费（10 万次/天）
域名 看你选什么，十几块到几百块/年
Claude Code Anthropic API 费用，这个项目大概花了几美元
OpenClaw 免费版可用

总计：几美元 + 域名费（可选），得到一个完全自主可控的图床系统。

扩展方向

  • 图片 CDN 优化：Cloudflare 自带全球 CDN，R2 的读取本身就很快
  • 水印功能：在 Worker 里用 WebAssembly 加水印
  • 图片转换：上传时自动转 WebP 节省空间
  • 多用户：给不同用户分配不同的文件夹和令牌
  • 接入更多 AI：除了 OpenClaw，任何能发 HTTP 请求的 AI Agent 都能用 JSON API

本文是一次真实的 Vibe Coding 实践记录。所有代码均由 Claude Code 生成，作者负责需求描述和方向把控。

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