先确认网络是否卡在marketplace.visualstudio.com：打开developer tools的network页，点击安装，观察是否有大量pending超20秒或err_connection_timed_out等错误；若存在，则为网络链路问题，需检查代理一致性并手动修改settings.json中的gallery.serviceurl和itemurl，改完须完全退出vscode进程方可生效。
VSCode 扩展安装报错，90% 不是 VSCode 坏了，而是网络请求卡在 marketplace.visualstudio.com 或被本地环境拦截——先确认是否真连得上，再动配置。
怎么看是不是 network 卡住？
打开命令面板（Ctrl+Shift+P），运行 Developer: Toggle Developer Tools，切到 Network 标签页，然后点一次“安装扩展”。重点观察：
- 是否有大量
https://marketplace.visualstudio.com/...请求状态为pending超过 20 秒 - 是否有
ERR_CONNECTION_TIMED_OUT或ERR_SSL_VERSION_OR_CIPHER_MISMATCH - 有没有请求发到了
open-vsx.org却返回 404（说明镜像源配置不全）
如果全是 pending 或失败，基本可以确定是网络链路问题，不是插件本身或权限问题。
改 settings.json 才生效，UI 设置没用
VSCode 的扩展市场地址（serviceUrl 和 itemUrl）不支持图形界面修改，必须手动编辑用户设置文件：
- Windows：
%APPDATA%\Code\User\settings.json - macOS：
~/Library/Application Support/Code/User/settings.json - Linux：
~/.config/Code/User/settings.json
添加这两行（注意逗号分隔、末尾斜杠不能少）：
"extensions.gallery.serviceUrl": "https://vscode.cdn.azure.cn/_apis/public/gallery/", "extensions.gallery.itemUrl": "https://vscode.cdn.azure.cn/items"
改完必须完全退出 VSCode（任务管理器里杀掉所有 Code 和 Code Helper 进程），否则仍走旧地址。
http.proxy 和系统代理不一致会静默失败
VSCode 不自动继承系统代理，只认自己配置的 http.proxy。如果你开了 Clash/Surge 但没设全局，或者终端里设置了 HTTP_PROXY 环境变量，而 VSCode 的 settings.json 里没配 http.proxy，它就会直连失败，且不提示。
检查三处是否统一：
- VSCode
settings.json中的http.proxy字段 - 系统设置里的代理开关（Windows 设置 → 网络 → 代理；macOS 系统设置 → 网络 → 高级 → 代理）
- 终端执行
echo $HTTP_PROXY（Linux/macOS）或echo %HTTP_PROXY%（Windows）
临时排除干扰：把 settings.json 里 http.proxy 设为空字符串，并删掉环境变量，再试。
手动安装 .vsix 仍报 Corrupted ZIP 或 Signature verification failed
这不是网络问题，是 VSCode 1.77+ 后加强了签名校验。常见于：
- 下载过程中文件被中间设备（如企业网关、杀软）重写，导致 zip 结构损坏
-
.vsix解压后根目录没有extension/package.json -
package.json中engines.vscode字段不兼容当前版本（例如你用1.90.0，字段写的是"^1.92.0"）
验证方式：用任意解压工具打开 .vsix，确认能正常浏览且有 package.json；再打开它，检查 engines.vscode 是否包含你当前版本（可在 VSCode 帮助 → 关于里查看）。
仅限可信来源可临时绕过：settings.json 加 "extensions.installVerification": false，装完立刻删掉。
真正难排查的从来不是“装不上”，而是装上了却没激活——比如某个扩展悄悄禁用了 Extension Host，或者多个插件共用同一个 Node.js 模块但版本冲突。这类问题不会报红字，只会让你反复点“重装”，最后发现是 ms-python.python 和 ms-toolsai.jupyter 在后台互相 kill 进程。
