42md 全面支持 Agents（5）一句话定制排版与风格
「我要更素净的 PDF」「翻成英文但正式些」——这类要求，传统软件得做一堆设置面板，选项总也不够用。42md 只留两个统一的入口：--style 管样子、--prompt 管语气。你说人话，AI 助手把要求写成一份样式文件或一句风格说明，交给 42md，全程一张表单都不用填。这篇讲清这两个入口怎么用、为什么它天生适合 Agent。
本文是「42md 全面支持 Agents」系列第 5 篇。前几篇见系列总述。
定制是个无底洞。「能不能再素净点」「标题字号小一号」「翻译别那么直译」——每多一个需求，传统软件就得多一个开关、多一个面板。可选项总是赶不上人的想象力，到头来你想要的那一种偏偏没有。
42md 走了另一条路：不做无穷的设置面板，只留两个统一的定制入口。你说要什么，AI 助手把它写成机器能读的形式，交给 42md。
一、两个入口：一个管样子，一个管语气
--style：管「样子」——排版、字体、配色。用于出 PDF、电子书、HTML、公众号这些渲染类工具（md2pdf/md2epub/md2html/md2wechat）。--prompt：管「语气」——翻译风格、润色口吻。用于翻译（translate）和润色（improve）。
一个管视觉，一个管文字，记两个就够。
二、要求怎么传给它
对 AI 助手来说，顺手的是「给一份文件」或「给一句话」——它擅长把你的要求写成这两样：
# 一份样式文件——你或 AI 助手写的排版模板（--style 的看家用法）
42md tools md2pdf draft.md --style ./paper.typ
# 内置预设（渲染类工具内置 default，想要别的就给文件）
42md tools md2pdf draft.md --style default
# 翻译风格——直接一句话写进去
42md tools translate draft.md --target zh --prompt "意译为主，保留专业术语"
# 也可以从管道传一句风格说明
echo "更口语，去掉书面腔" | 42md tools translate draft.md --target zh --prompt -
# 润色用模板名（内置 writing_master / meeting_notes …，或你在网页端建的模板）
42md tools improve draft.md --prompt meeting_notes
# 引用网页端存好的样式 / 模板
42md tools md2wechat draft.md --style @<样式id> # @id 引用网页端存好的样式（id 用 42md config list 查）
不同工具能收的形态略有差别：--style 认预设名、样式文件或 @存档（不收自由文本）；翻译的 --prompt 才认一句话、文件或管道；润色 improve 的 --prompt 只认模板名（内置或你在 42md.cc/config/improve 建好的）。但对你和 AI 助手来说，心智是一致的：说要什么，给个名字、一份文件或一句话。
三、为什么说它天生为 Agent 而设
设想你对 AI 助手说：「帮我把这份讲稿排成像学术论文那样规整、带宽边注的版式。」
如果 42md 给的是一堆设置面板，助手帮不上忙——它没法替你点选项。但 42md 留的是一个能收文件的入口，于是助手能做它擅长的事：
把你这句「像论文那样规整、带宽边注」翻成一份具体的样式模板文件，再用
--style ./paper.typ交给它。
你说的是人话，助手写的是模板，42md 收的是文件。整条链路上没有一张网页表单。同样地，「翻成英文但要正式一点」会被它写成一句风格说明，从 translate --prompt 传进去。
这正是 42md 对 Agent 友好的地方：固定开关再多也覆盖不全偏好，统一入口让 AI 把你的偏好写成文件或说明，一个就够。
四、知识工作者的几个顺手场景
- 学术稿：让助手写一份论文样式文件，
md2pdf --style ./paper.typ出规整版式；想换一种版式，改句话让它重写模板就行。 - 公众号：让助手按你公众号一贯的调性生成一份样式存到网页端，
md2wechat --style @<id>一键排好。 - 多语种：同一篇稿，
translate --prompt换一句风格说明，就能在「直译严谨」和「意译流畅」之间自由切换。
怎么开始
- 给助手装上技能包：
42plugin install zhiping/42ailab/42md - 直接说人话——「我要 XX 风格的 PDF」「翻得古雅些」
- 助手会把你的要求变成样式文件或风格说明，从
--style/--prompt交给 42md
最后一篇，把这些设计串起来，聊聊 42md 究竟为 Agent 做了哪些根本性的取舍。
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