PicGo:为高效创作者而生的终极图片上传工具

简介: PicGo是一款跨平台开源图片上传工具,能大幅简化创作中的图片处理流程。它支持拖拽、粘贴、快捷键等多种上传方式,自动生成Markdown/HTML链接,兼容主流图床和插件。开发者友好,提供API和命令行支持,可与VS Code、Obsidian等编辑器无缝集成。通过一键上传和智能链接处理,PicGo让图片管理变得无感高效,适合技术博主、文档工程师等创作者使用。

在内容创作的世界里,图片处理常常是打断创作流程的“绊脚石”。写博客、做笔记、编写技术文档时,如何快速、优雅地上传并引用图片?今天我要向大家推荐一款堪称“神器”的开源工具——PicGo。

❓PicGo是什么?

PicGo是一款跨平台的桌面应用,致力于将图片上传无缝集成到你的创作工作流中。无论你是Markdown爱好者、技术博主,还是日常需要处理图片的创作者,PicGo都能让你彻底告别繁琐的上传步骤。

github地址:https://github.com/Molunerfinn/PicGo

官网地址:https://picgo.app/

文档地址:https://docs.picgo.app/zh/

该项目目前在github已有26.2k ⭐️ star

✔️为什么你需要PicGo?

想象一下这个场景:你在写一篇技术博客,需要插入多张截图。传统流程是:

  1. 截图保存
  2. 打开浏览器
  3. 登录图床
  4. 上传图片
  5. 复制链接
  6. 回到编辑器粘贴

PicGo将这个六步流程简化为一键操作

🎯核心功能亮点

📸 多维度上传方式

  • 拖拽上传:把图片直接拖到PicGo窗口
  • 剪贴板粘贴:截图后直接粘贴到PicGo
  • 快捷键上传:默认Cmd/Ctrl+Shift+P快速唤起
  • 右键菜单上传:在macOS/Windows上右键图片即可上传

🔗 智能链接处理

上传成功后,PicGo会自动将链接复制到剪贴板,并支持多种格式:

  • Markdown格式:![图片描述](链接)
  • HTML格式:<img src="链接" alt="描述">
  • 原始URL
  • 自定义模板

☁️ 广泛的图床支持

PicGo原生支持主流图床平台:

  • 国内云服务:七牛云、腾讯云COS、又拍云、阿里云OSS
  • 国际平台:GitHub、SM.MS、Imgur
  • 无限扩展:通过插件支持AWS S3、Cloudflare R2、MinIO、chevereto等

🔌 强大的插件生态

PicGo拥有丰富的插件系统,你可以在Awesome-PicGo中找到:

  • 图片压缩插件
  • 水印添加插件
  • 文件名重命名插件
  • Markdown图片迁移工具
  • 更多第三方图床支持

💻 开发者友好特性

对于技术用户,PicGo提供了更多高级功能:

  • HTTP API支持:v2.2.0+版本可通过HTTP请求调用上传
  • 命令行接口:完美集成到Shell脚本和CI/CD流程
    # 一行命令上传图片
    npx picgo upload /path/to/image.png
    
  • Node.js SDK:轻松集成到你的应用中
    const {
          PicGo } = require('picgo')
    const picgo = new PicGo()
    picgo.upload(['/path/to/image.png'])
    

🚀无缝集成你的工作流

PicGo最大的优势在于“隐形”——它能在你几乎察觉不到的情况下工作:

✍️编辑器集成

通过原生支持或社区插件,PicGo可以与几乎所有主流编辑器无缝协作:

  • Obsidian:知识管理神器
  • VS Code:程序员的最爱
  • Typora:优雅的Markdown编辑器
  • Neovim:终端编辑器王者
  • MarkText:开源Markdown编辑器
  • 思源笔记:新一代知识管理系统
  • Yank Note:可扩展的Markdown编辑器

🔄零上下文切换

你不需要离开当前的编辑器窗口。只需截图、粘贴(或拖拽),PicGo在后台默默完成上传,并将格式化好的链接复制到剪贴板,你只需要粘贴即可。

📦安装与使用

📥多种安装方式

PicGo提供了丰富的安装渠道,确保无论你在哪个平台都能轻松获取:

平台 安装方式
Windows Scoop: scoop install picgo
Chocolatey: choco install picgo
macOS Homebrew: brew install picgo --cask
Linux AUR: yay -S picgo-appimage
所有平台 GitHub Release:https://github.com/Molunerfinn/PicGo/releases
国内用户 山东大学镜像站:https://mirrors.sdu.edu.cn/github-release/Molunerfinn_PicGo

🏃快速上手

  1. 下载并安装PicGo
  2. 配置你喜欢的图床(支持多种平台)
  3. 开始享受一键上传的便捷

第一次使用可以参考官方[使用文档]https://picgo.github.io/PicGo-Doc/guide/getting-started.html

我一直使用的是开源图床chevereto,以下是配置示例:

  • 在picgo插件设置中查询chevereto插件并安装(搜索时只是用首字母搜索即可)

  • 在chevereto 中复制api-key(Dashboard->setting->api)

  • 在picgo 图床设置中设置chevereto 的参数

  • 在上传区上传照片,在相册处查看及复制所需链接

  • 在其它支持配置picgo的编辑器或者笔记软件中启用配置picgo

  • 配置完成后我们就直接可以在编译器或者笔记中通过 CTRL+CCTRL+V 直接插入图片了

📱移动端支持

除了桌面端,PicGo生态还有移动端应用:

🎯结语

在效率至上的今天,每一秒的注意力都弥足珍贵。PicGo正是这样一款工具——它不追求花哨的功能,而是专注于解决创作者最实际的痛点:让图片上传变得无感,让你专注于内容本身

无论你是技术博主、文档工程师,还是日常需要处理图片的创作者,PicGo都能显著提升你的工作效率。今天就试试吧,你会发现,原来图片管理可以如此简单优雅。

目录
相关文章
|
18天前
|
关系型数据库 项目管理 数据安全/隐私保护
Leantime:开源项目管理神器
Leantime是一款专为非专业项目经理设计的开源项目管理工具,在Jira的臃肿和Trello的简化之间找到了完美平衡。它集成了战略规划、敏捷看板、甘特图、知识管理、工时跟踪等全面功能,支持Docker一键部署。无论是创业团队还是企业部门,Leantime都能以极低的学习成本,让每位成员轻松参与项目协作。告别过度复杂的工具,用这款轻量而强大的神器,为你的2026年项目计划保驾护航。
129 16
 Leantime:开源项目管理神器
|
28天前
|
存储 人工智能 前端开发
PinMe:零成本三秒发布你的网站
PinMe是一款零配置、去中心化的前端部署工具,基于IPFS实现静态网站一键发布。无需服务器、域名或复杂配置,支持网页拖拽或命令行上传,自动生成可验证、抗篡改的永久链接。单文件200MB、整站1GB以内免费部署,让发布变得简单、安全、可靠。🚀
297 11
PinMe:零成本三秒发布你的网站
|
19天前
|
云安全 安全 固态存储
你的第一个云服务器,从阿里云轻量应用服务器开始——简单、稳定、超值!
阿里云轻量应用服务器,专为新手打造:38元/年起(2核2G+200Mbps带宽+40G SSD),5分钟一键建站,无需技术基础。支持WordPress、宝塔等应用镜像,Web控制台在线连接,安全稳定,开箱即用——上云,原来如此简单!
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 计算机视觉
YOLO26改进 - 注意力机制 | 多扩张通道细化器MDCR 通过通道划分与异构扩张卷积提升小目标定位能力
本文介绍了一种在YOLO26目标检测模型中引入高效解码器模块EMCAD的创新方法,以提升模型在资源受限场景下的性能与效率。EMCAD由多个模块构成,其中核心的EUCB(高效上卷积块)通过上采样、深度可分离卷积、激活归一化和通道调整等操作,兼顾了特征质量与计算成本。实验结果显示,该模块在显著减少参数与FLOPs的同时仍具备优异性能。文章还提供了完整的YOLO26模型集成流程、配置和训练实战。
YOLO26改进 - 注意力机制 | 多扩张通道细化器MDCR 通过通道划分与异构扩张卷积提升小目标定位能力
|
20天前
|
人工智能 前端开发 测试技术
Violit: Streamlit杀手,无需全局刷新,构建AI快捷面板
Violit 是新一代 Python Web 框架,融合 Streamlit 的简洁语法与 React 的响应式性能。首创 O(1) 信号状态架构,零重运行、无需 `@cache`/`key`/回调,支持桌面原生应用与 30+ 主题,开箱即用、极速如光。
138 15
|
19天前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 网络架构
YOLO26改进 - 注意力机制 |融合HCF-Net维度感知选择性整合模块DASI 增强小目标显著性
本文介绍将HCF-Net中的维度感知选择性融合(DASI)模块集成至YOLO26检测头,通过通道分区与Sigmoid自适应加权,融合高/低维及当前层特征,显著提升红外小目标检测精度,在SIRST数据集上超越主流方法。(239字)
|
17天前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
基于YOLOv8的工业织物瑕疵检测识别|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!
本项目基于YOLOv8构建工业织物瑕疵智能检测系统,精准识别洞、异物、油斑、织线错误四类缺陷,专为弱纹理高精细织物(如丝绸、粘胶)设计。含完整源码、标注数据集、预训练权重、PyQt5可视化界面及详细教程,支持图片/视频/摄像头实时检测,开箱即用,适用于质检、教学与科研。
127 14
|
17天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
大模型应用:大模型参数调优:结合本地模型对比多种组合探索差异.7
本文系统解析大模型核心生成参数(如temperature、top_p、top_k、repetition_penalty等)的原理、作用机制与实践影响,结合Qwen1.5-1.8B本地模型实测,通过创意写作、技术问答、代码生成三类任务对比分析参数组合效果,并提供分场景调优建议与黄金配置方案,助力从“调参新手”进阶为“生成质量掌控者”。
135 21
|
18天前
|
存储 人工智能 达摩院
深度实战:在 GPU 环境下一键部署 Jimeng 中文文生图交互系统
这是一篇专为中文文生图模型Jimeng(积木/积梦)打造的实战部署指南,详解环境配置、硬核修复huggingface_hub版本冲突,并提供健壮测试与交互式脚本,助你零踩坑运行东方美学AI绘图。
198 12
|
15天前
|
存储 安全 Docker
Docker 部署 PicGo:一次配置,随处使用
通过Docker部署PicGo Server版,实现一次配置、随处可用的高效图片管理方案。本文详细介绍了从构建自定义镜像到启动容器的完整流程,涵盖插件安装、图床配置等关键步骤,并特别提醒了安全注意事项。这一部署方式解决了多设备间配置不同步的痛点,让用户在公司、家庭等多场景下都能使用统一的图床服务,真正做到上传记录集中管理、配置云端同步。无论是个人创作者还是团队协作,都能通过Docker化部署获得更灵活、稳定的图片上传体验。
73 8
Docker 部署 PicGo:一次配置,随处使用