广州的十一月依然带着些许闷热，宿舍里的空调还在尽职尽责地发出低频的嗡嗡声。室友们大都已经睡了，只有我桌面上外接显示器的冷光还亮着。

当时我正在写一篇关于最近折腾服务器的博客，写到一半，熟练地把截图拖进之前一直用的某个免费图床。转圈，等待，然后弹出了一个红色的「502 Bad Gateway」。我盯着那个红色的错误提示看了好几秒，又刷新了一遍之前写的几篇文章，发现有几张配图已经变成了刺眼的裂开的图标。

图床这个东西，用别人的总不放心。免费的随时可能跑路，大厂的云存储如果不绑定防盗链，哪天被恶意刷了流量，醒来可能就是一套海景房没了。

我靠在椅背上，看着屏幕上未完成的 Markdown 文档，突然觉得有点索然无味。大四了，保研或者找工作的兵荒马乱已经过去，拿了两次国奖，绩点稳在 4.02，按理说现在是我大学四年最闲的一段时间。既然闲着，既然别人的不好用，不如自己搭一个。

但既然要做，就不想只做一个套着 Bootstrap 模板的简陋上传框。我想做得好看一点，或者说，特别一点。

现在的 SaaS 产品 UI 都太像了。Tailwind CSS 普及之后，到处都是圆角、大面积留白、精致的毛玻璃阴影和毫无生气的莫兰迪色系。看多了，会觉得这些界面像医院的走廊一样，干净，高效，但也极其无聊。

我打开 Figma，新建了一个画布。脑子里浮现出的是我小时候家里那台大头 CRT 显示器，还有千禧年左右那些粗糙但充满生命力的网页。我决定选 Y2K（千禧年复古）风格。那种 2000 年代互联网的粗糙美感——高饱和度的霓虹色、金属质感的渐变、像素化的字体、带着厚重边框的视窗，还有一种不加掩饰的「机器感」。

设计阶段比我想象的要花时间。Y2K 不是随便弄点花花绿绿的颜色堆砌，它需要一种克制的混乱。我参考了早期 Windows 98 的 UI 逻辑，但去掉了那种沉闷的灰色调。主色调我选了高对比度的亮粉色和荧光绿，背景则是带有细微噪点纹理的深邃黑。字体方面，我找了一款开源的等宽像素字体，用来显示图片的元数据和 URL，这让整个界面看起来像是一个极客的私人控制台。按钮没有做圆角，就是硬朗的直角矩形，悬浮时会有明显的像素位移和刺眼的边框反色。看着 Figma 里逐渐成型的界面，那种久违的、纯粹为了视觉愉悦而设计的兴奋感慢慢回来了。

技术栈的选择倒没怎么纠结，TypeScript 全栈是我这几年的肌肉记忆。前端毫不犹豫地上了 Next.js，后端为了轻量，没有单独起服务，直接用了 Next.js 的 API Routes。

最核心的存储方案，我考虑过直接存本地硬盘，但服务器的系统盘空间实在有限。用云厂商的 OSS 或是 S3，又总担心账单超标。最后我选择了 MinIO。一台便宜的大硬盘 VPS，跑一个 MinIO 的 Docker 容器，就能提供完全兼容 S3 协议的 API。这意味着现在的代码不需要任何修改，哪怕以后我真的暴富了想迁移到 AWS，也只需要换一下环境变量里的 Endpoint 和 Access Key。

上传流程的体验是我最看重的。我没用任何现成的上传组件，自己用原生 HTML5 的 Drag and Drop API 手搓了拖拽区域。为了让交互更有质感，当文件拖入虚线框时，背景会闪烁高频的 Y2K 警示色。

图片体积是个绕不过去的问题。原图直接传，既浪费服务器带宽，以后博客加载起来也慢。我在 API Route 里接入了 Sharp 库，接管了上传流。无论扔进来的是多大的 PNG 还是 JPG，后端都会在内存里自动将其转换为 WebP 格式，并把质量压缩到 80%。

我还记得写完这段压缩逻辑的那个凌晨。我打开 Chrome DevTools 的 Network 面板，把一张 4.5MB 的单反原图拖进浏览器。进度条一闪而过，控制台打印出日志：转换完成，最终体积 120KB。我放大图片对比了一下，肉眼几乎看不出画质损耗。看着 Network 面板里那个极短的请求瀑布流，那种工程师特有的、隐秘的满足感，比拿到奖学金的瞬间还要真实。

后来，我又加了一个看起来有点「杀鸡用牛刀」的功能：AI 智能打标。

起因是我发现，图床里的图片一旦多起来，找图简直是灾难。按时间线翻找太蠢了，但我又懒得在每次上传时手动输入描述。既然现在 AI 这么火，为什么不让机器帮我干这事？

我没有去调 OpenAI 的 API，因为要花钱，而且把私人图片传给第三方总觉得违背了我「自建图床」的初衷。我翻了翻 Github，看中了 OpenAI 早期开源的 CLIP 模型。这个模型可以很好地理解图片和文本的关联。我用 Python 写了个很薄的 FastAPI 封装，把 CLIP 模型部署在另一台带点算力的闲置服务器上。

现在，当图片上传并转码成 WebP 后，Next.js 会把图片流转发给这个 Python 服务。几秒钟后，CLIP 会返回一组英文标签。比如我传一张在广商食堂拍的烧鸭饭，它会自动打上 food, plate, meat, indoor 的标签。虽然有时候它会把我的机械键盘认成 typewriter（打字机），但这种带着点人工智障的复古感，反而意外地契合这个 Y2K 图床的调性。

当然，开发过程中也踩了不少坑。Next.js 的 API Routes 在处理 multipart/form-data 时非常难用。默认的 body 解析器会把二进制文件破坏掉。我不得不关掉默认配置，引入了 formidable 来手动解析数据流。有一阵子，每次上传大文件，服务器的内存就飙升不降。我盯着服务器的 htop 面板看了一下午，最后发现是 Node.js 的 Stream 没有被正确消费和销毁，导致了内存泄漏。改了几行管道（pipe）的代码，看着内存曲线重新变得平稳，我长舒了一口气，顺手拿起桌上已经冷掉的半杯咖啡喝了一口。

现在，这个项目已经上线，部署在我的个人域名下。我给它起名叫 Snaply。

我把它开源在了 Github 上（snaply）。说实话，Star 不多，毕竟市面上好用的图床工具太多了，没人会真的需要一个门槛这么高、风格又这么非主流的图床。

但没关系，我自己用得很开心。

现在我写博客的流程变成了这样：在 VSCode 里敲着字，需要配图时，切到浏览器，打开那个闪烁着霓虹色彩的 Snaply 界面。把截图拖进去，听着机械键盘清脆的敲击声，看着进度条走完，然后点击那个像素风的「Copy MD」按钮。

剪贴板里就已经准备好了一段完美的 ![image](https://...) 代码。

看着文章里稳稳加载出来的图片，我常常会想起那个因为 502 报错而决定自己写代码的夜晚。

有时候，做项目最好的动力，真的就是「别人的不好用，我自己做一个」。不需要什么宏大的愿景，不需要去想怎么改变世界，只是为了解决自己眼前的这点不爽，为了把一件每天都要用的工具，打磨成自己最喜欢的样子。这就足够了。