Claude Code SDK

claude -p "Systemleistung analysieren" \
  --append-system-prompt "Sie sind ein Performance-Ingenieur" \
  --allowedTools "Bash,Read,WebSearch" \
  --permission-mode acceptEdits \
  --cwd /pfad/zum/projekt

import { query } from "@anthropic-ai/claude-code";

for await (const message of query({
  prompt: "Systemleistung analysieren",
  abortController: new AbortController(),
  options: {
    maxTurns: 5,
    systemPrompt: "Sie sind ein Performance-Ingenieur",
    allowedTools: ["Bash", "Read", "WebSearch"]
  }
})) {
  if (message.type === "result") {
    console.log(message.result);
  }
}

import asyncio
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async def main():
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="Sie sind ein Performance-Ingenieur",
            allowed_tools=["Bash", "Read", "WebSearch"],
            max_turns=5
        )
    ) as client:
        await client.query("Systemleistung analysieren")
        
        # Antworten streamen
        async for message in client.receive_response():
            if hasattr(message, 'content'):
                for block in message.content:
                    if hasattr(block, 'text'):
                        print(block.text, end='', flush=True)

# Als Skript ausführen
asyncio.run(main())

# Oder in IPython/Jupyter: await main()

from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async with ClaudeSDKClient() as client:
    # Textnachricht
    await client.query("Analysieren Sie diesen Code auf Sicherheitsprobleme")
    
    # Nachricht mit Bildreferenz (Bild wird von Claudes Read-Tool gelesen)
    await client.query("Erklären Sie, was in screenshot.png gezeigt wird")
    
    # Mehrere Nachrichten in Folge
    messages = [
        "Analysieren Sie zuerst das Architekturdiagramm in diagram.png",
        "Schlagen Sie nun Verbesserungen basierend auf dem Diagramm vor",
        "Generieren Sie schließlich Implementierungscode"
    ]
    
    for msg in messages:
        await client.query(msg)
        async for response in client.receive_response():
            # Jede Antwort verarbeiten
            pass

# Das SDK behandelt Bilddateien über Claudes eingebautes Read-Tool
# Unterstützte Formate: PNG, JPG, PDF und andere gängige Formate

from claude_code_sdk import query, ClaudeCodeOptions

async for message in query(
    prompt="Systemleistung analysieren",
    options=ClaudeCodeOptions(system_prompt="Sie sind ein Performance-Ingenieur")
):
    if type(message).__name__ == "ResultMessage":
        print(message.result)

# Die neueste Unterhaltung fortsetzen
claude --continue "Refaktorieren Sie dies nun für bessere Leistung"

# Eine spezifische Unterhaltung nach Session-ID fortsetzen
claude --resume 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 "Die Tests aktualisieren"

# Im nicht-interaktiven Modus fortsetzen
claude --resume 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 "Alle Linting-Probleme beheben" --no-interactive

import { query } from "@anthropic-ai/claude-code";

// Neueste Unterhaltung fortsetzen
for await (const message of query({
  prompt: "Refaktorieren Sie dies nun für bessere Leistung",
  options: { continueSession: true }
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

// Spezifische Session fortsetzen
for await (const message of query({
  prompt: "Die Tests aktualisieren",
  options: { 
    resumeSessionId: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
    maxTurns: 3
  }
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

import asyncio
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions, query

# Methode 1: ClaudeSDKClient für persistente Unterhaltungen verwenden
async def multi_turn_conversation():
    async with ClaudeSDKClient() as client:
        # Erste Anfrage
        await client.query("Lassen Sie uns das Zahlungsmodul refaktorieren")
        async for msg in client.receive_response():
            # Erste Antwort verarbeiten
            pass
        
        # In derselben Session fortsetzen
        await client.query("Fügen Sie nun umfassende Fehlerbehandlung hinzu")
        async for msg in client.receive_response():
            # Fortsetzung verarbeiten
            pass
        
        # Der Unterhaltungskontext wird durchgehend beibehalten

# Methode 2: query-Funktion mit Session-Management verwenden
async def resume_session():
    # Neueste Unterhaltung fortsetzen
    async for message in query(
        prompt="Refaktorieren Sie dies nun für bessere Leistung",
        options=ClaudeCodeOptions(continue_conversation=True)
    ):
        if type(message).__name__ == "ResultMessage":
            print(message.result)

    # Spezifische Session fortsetzen
    async for message in query(
        prompt="Die Tests aktualisieren", 
        options=ClaudeCodeOptions(
            resume="550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
            max_turns=3
        )
    ):
        if type(message).__name__ == "ResultMessage":
            print(message.result)

# Die Beispiele ausführen
asyncio.run(multi_turn_conversation())

# SRE-Vorfallsreaktions-Agent
claude -p "API ist ausgefallen, untersuchen" \
  --append-system-prompt "Sie sind ein SRE-Experte. Diagnostizieren Sie Probleme systematisch und bieten Sie umsetzbare Lösungen."

# Rechtsdokument-Überprüfungs-Agent  
claude -p "Überprüfen Sie diesen Vertrag" \
  --append-system-prompt "Sie sind ein Unternehmensanwalt. Identifizieren Sie Risiken, schlagen Sie Verbesserungen vor und stellen Sie Compliance sicher."

# An Standard-System-Prompt anhängen
claude -p "Diese Funktion refaktorieren" \
  --append-system-prompt "Schließen Sie immer umfassende Fehlerbehandlung und Unit-Tests ein."

import { query } from "@anthropic-ai/claude-code";

// SRE-Vorfallsreaktions-Agent
for await (const message of query({
  prompt: "API ist ausgefallen, untersuchen",
  options: {
    systemPrompt: "Sie sind ein SRE-Experte. Diagnostizieren Sie Probleme systematisch und bieten Sie umsetzbare Lösungen.",
    maxTurns: 3
  }
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

// An Standard-System-Prompt anhängen
for await (const message of query({
  prompt: "Diese Funktion refaktorieren",
  options: {
    appendSystemPrompt: "Schließen Sie immer umfassende Fehlerbehandlung und Unit-Tests ein.",
    maxTurns: 2
  }
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

import asyncio
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async def specialized_agents():
    # SRE-Vorfallsreaktions-Agent mit Streaming
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="Sie sind ein SRE-Experte. Diagnostizieren Sie Probleme systematisch und bieten Sie umsetzbare Lösungen.",
            max_turns=3
        )
    ) as sre_agent:
        await sre_agent.query("API ist ausgefallen, untersuchen")
        
        # Den Diagnoseprozess streamen
        async for message in sre_agent.receive_response():
            if hasattr(message, 'content'):
                for block in message.content:
                    if hasattr(block, 'text'):
                        print(block.text, end='', flush=True)
    
    # Rechtsüberprüfungs-Agent mit benutzerdefiniertem Prompt
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            append_system_prompt="Schließen Sie immer umfassende Fehlerbehandlung und Unit-Tests ein.",
            max_turns=2
        )
    ) as dev_agent:
        await dev_agent.query("Diese Funktion refaktorieren")
        
        # Vollständige Antwort sammeln
        full_response = []
        async for message in dev_agent.receive_response():
            if type(message).__name__ == "ResultMessage":
                print(message.result)

asyncio.run(specialized_agents())

# SRE-Agent mit Überwachungstools
claude -p "Untersuchen Sie den Ausfall des Zahlungsdienstes" \
  --mcp-config sre-tools.json \
  --allowedTools "mcp__datadog,mcp__pagerduty,mcp__kubernetes" \
  --append-system-prompt "Sie sind ein SRE. Verwenden Sie Überwachungsdaten zur Diagnose von Problemen."

# Kundensupport-Agent mit CRM-Zugang
claude -p "Helfen Sie bei der Lösung des Kundentickets #12345" \
  --mcp-config support-tools.json \
  --allowedTools "mcp__zendesk,mcp__stripe,mcp__user_db" \
  --append-system-prompt "Sie sind ein technischer Support-Spezialist."

import { query } from "@anthropic-ai/claude-code";

// SRE-Agent mit Überwachungstools
for await (const message of query({
  prompt: "Untersuchen Sie den Ausfall des Zahlungsdienstes",
  options: {
    mcpConfig: "sre-tools.json",
    allowedTools: ["mcp__datadog", "mcp__pagerduty", "mcp__kubernetes"],
    systemPrompt: "Sie sind ein SRE. Verwenden Sie Überwachungsdaten zur Diagnose von Problemen.",
    maxTurns: 4
  }
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

import asyncio
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async def mcp_enabled_agent():
    # Rechtsagent mit Dokumentenzugang und Streaming
    # Hinweis: Konfigurieren Sie Ihre MCP-Server nach Bedarf
    mcp_servers = {
        # Beispielkonfiguration - auskommentieren und nach Bedarf konfigurieren:
        # "docusign": {
        #     "command": "npx",
        #     "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-docusign"],
        #     "env": {"API_KEY": "ihr-schlüssel"}
        # }
    }
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            mcp_servers=mcp_servers,
            allowed_tools=["mcp__docusign", "mcp__compliance_db"],
            system_prompt="Sie sind ein Unternehmensanwalt, der sich auf Vertragsüberprüfung spezialisiert hat.",
            max_turns=4
        )
    ) as client:
        await client.query("Überprüfen Sie diesen Vertrag auf Compliance-Risiken")
        
        # Tool-Verwendung und Antworten überwachen
        async for message in client.receive_response():
            if hasattr(message, 'content'):
                for block in message.content:
                    if hasattr(block, 'type'):
                        if block.type == 'tool_use':
                            print(f"\n[Tool verwenden: {block.name}]\n")
                        elif hasattr(block, 'text'):
                            print(block.text, end='', flush=True)
                    elif hasattr(block, 'text'):
                        print(block.text, end='', flush=True)
            
            if type(message).__name__ == "ResultMessage":
                print(f"\n\nÜberprüfung abgeschlossen. Gesamtkosten: ${message.total_cost_usd:.4f}")

asyncio.run(mcp_enabled_agent())

# Mit Ihrer MCP-Server-Konfiguration verwenden
claude -p "Analysieren und beheben Sie die Sicherheitsprobleme" \
  --permission-prompt-tool mcp__security__approval_prompt \
  --mcp-config security-tools.json \
  --allowedTools "Read,Grep" \
  --disallowedTools "Bash(rm*),Write"

# Mit benutzerdefinierten Berechtigungsregeln
claude -p "Die Codebasis refaktorieren" \
  --permission-prompt-tool mcp__custom__permission_check \
  --mcp-config custom-config.json \
  --output-format json

const server = new McpServer({
  name: "Test permission prompt MCP Server",
  version: "0.0.1",
});

server.tool(
  "approval_prompt",
  'Simuliere eine Berechtigungsprüfung - genehmige, wenn die Eingabe "allow" enthält, andernfalls verweigere',
  {
    tool_name: z.string().describe("Der Name des Tools, das Berechtigung anfordert"),
    input: z.object({}).passthrough().describe("Die Eingabe für das Tool"),
    tool_use_id: z.string().optional().describe("Die eindeutige Tool-Verwendungsanfrage-ID"),
  },
  async ({ tool_name, input }) => {
    return {
      content: [
        {
          type: "text",
          text: JSON.stringify(
            JSON.stringify(input).includes("allow")
              ? {
                  behavior: "allow",
                  updatedInput: input,
                }
              : {
                  behavior: "deny",
                  message: "Berechtigung vom Test approval_prompt Tool verweigert",
                }
          ),
        },
      ],
    };
  }
);

// Im SDK verwenden
import { query } from "@anthropic-ai/claude-code";

for await (const message of query({
  prompt: "Die Codebasis analysieren",
  options: {
    permissionPromptTool: "mcp__test-server__approval_prompt",
    mcpConfig: "my-config.json",
    allowedTools: ["Read", "Grep"]
  }
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

import asyncio
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async def use_permission_prompt():
    """Beispiel für die Verwendung eines benutzerdefinierten Berechtigungs-Prompt-Tools"""
    
    # MCP-Server-Konfiguration
    mcp_servers = {
        # Beispielkonfiguration - auskommentieren und nach Bedarf konfigurieren:
        # "security": {
        #     "command": "npx",
        #     "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-security"],
        #     "env": {"API_KEY": "ihr-schlüssel"}
        # }
    }
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            permission_prompt_tool_name="mcp__security__approval_prompt",  # Geändert von permission_prompt_tool
            mcp_servers=mcp_servers,
            allowed_tools=["Read", "Grep"],
            disallowed_tools=["Bash(rm*)", "Write"],
            system_prompt="Sie sind ein Sicherheitsprüfer"
        )
    ) as client:
        await client.query("Analysieren und beheben Sie die Sicherheitsprobleme")
        
        # Tool-Verwendung und Berechtigungen überwachen
        async for message in client.receive_response():
            if hasattr(message, 'content'):
                for block in message.content:
                    if hasattr(block, 'type'):  # Prüfung auf 'type'-Attribut hinzugefügt
                        if block.type == 'tool_use':
                            print(f"[Tool: {block.name}] ", end='')
                    if hasattr(block, 'text'):
                        print(block.text, end='', flush=True)
            
            # Auf Berechtigungsverweigerungen in Fehlermeldungen prüfen
            if type(message).__name__ == "ErrorMessage":
                if hasattr(message, 'error') and "Permission denied" in str(message.error):
                    print(f"\n⚠️ Berechtigung verweigert: {message.error}")

# Beispiel MCP-Server-Implementierung (Python)
# Dies wäre in Ihrem MCP-Server-Code
async def approval_prompt(tool_name: str, input: dict, tool_use_id: str = None):
    """Benutzerdefinierter Berechtigungs-Prompt-Handler"""
    # Ihre benutzerdefinierte Logik hier
    if "allow" in str(input):
        return json.dumps({
            "behavior": "allow",
            "updatedInput": input
        })
    else:
        return json.dumps({
            "behavior": "deny",
            "message": f"Berechtigung für {tool_name} verweigert"
        })

asyncio.run(use_permission_prompt())

claude -p "Erklären Sie die Datei src/components/Header.tsx"
# Ausgabe: Dies ist eine React-Komponente, die...

// Standard-Textausgabe
for await (const message of query({
  prompt: "Erklären Sie die Datei src/components/Header.tsx"
})) {
  if (message.type === "result") {
    console.log(message.result);
    // Ausgabe: Dies ist eine React-Komponente, die...
  }
}

# Standard-Textausgabe mit Streaming
async with ClaudeSDKClient() as client:
    await client.query("Erklären Sie die Datei src/components/Header.tsx")
    
    # Text streamen, während er ankommt
    async for message in client.receive_response():
        if hasattr(message, 'content'):
            for block in message.content:
                if hasattr(block, 'text'):
                    print(block.text, end='', flush=True)
                    # Ausgabe streamt in Echtzeit: Dies ist eine React-Komponente, die...

claude -p "Wie funktioniert die Datenschicht?" --output-format json

// Alle Nachrichten für JSON-ähnlichen Zugang sammeln
const messages = [];
for await (const message of query({
  prompt: "Wie funktioniert die Datenschicht?"
})) {
  messages.push(message);
}

// Auf Ergebnisnachricht mit Metadaten zugreifen
const result = messages.find(m => m.type === "result");
console.log({
  result: result.result,
  cost: result.total_cost_usd,
  duration: result.duration_ms
});

# Alle Nachrichten mit Metadaten sammeln
async with ClaudeSDKClient() as client:
    await client.query("Wie funktioniert die Datenschicht?")
    
    messages = []
    result_data = None
    
    async for message in client.receive_messages():
        messages.append(message)
        
        # Ergebnisnachricht mit Metadaten erfassen
        if type(message).__name__ == "ResultMessage":
            result_data = {
                "result": message.result,
                "cost": message.total_cost_usd,
                "duration": message.duration_ms,
                "num_turns": message.num_turns,
                "session_id": message.session_id
            }
            break
    
    print(result_data)

# Direktes Argument
claude -p "Erklären Sie diesen Code"

# Von stdin
echo "Erklären Sie diesen Code" | claude -p

// Direkter Prompt
for await (const message of query({
  prompt: "Erklären Sie diesen Code"
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

// Von Variable
const userInput = "Erklären Sie diesen Code";
for await (const message of query({ prompt: userInput })) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

import asyncio
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient

async def process_inputs():
    async with ClaudeSDKClient() as client:
        # Texteingabe
        await client.query("Erklären Sie diesen Code")
        async for message in client.receive_response():
            # Streaming-Antwort verarbeiten
            pass
        
        # Bildeingabe (Claude wird automatisch das Read-Tool verwenden)
        await client.query("Was ist in diesem Diagramm? screenshot.png")
        async for message in client.receive_response():
            # Bildanalyse verarbeiten
            pass
        
        # Mehrere Eingaben mit gemischtem Inhalt
        inputs = [
            "Analysieren Sie die Architektur in diagram.png",
            "Vergleichen Sie sie mit bewährten Praktiken",
            "Generieren Sie eine verbesserte Version"
        ]
        
        for prompt in inputs:
            await client.query(prompt)
            async for message in client.receive_response():
                # Jede Antwort verarbeiten
                pass

asyncio.run(process_inputs())

#!/bin/bash

# Automatisierter Vorfallsreaktions-Agent
investigate_incident() {
    local incident_description="$1"
    local severity="${2:-medium}"
    
    claude -p "Vorfall: $incident_description (Schweregrad: $severity)" \
      --append-system-prompt "Sie sind ein SRE-Experte. Diagnostizieren Sie das Problem, bewerten Sie die Auswirkungen und stellen Sie sofortige Aktionspunkte bereit." \
      --output-format json \
      --allowedTools "Bash,Read,WebSearch,mcp__datadog" \
      --mcp-config monitoring-tools.json
}

# Verwendung
investigate_incident "Zahlungs-API gibt 500-Fehler zurück" "hoch"

import { query } from "@anthropic-ai/claude-code";

// Automatisierter Vorfallsreaktions-Agent
async function investigateIncident(
  incidentDescription: string, 
  severity = "medium"
) {
  const messages = [];
  
  for await (const message of query({
    prompt: `Vorfall: ${incidentDescription} (Schweregrad: ${severity})`,
    options: {
      systemPrompt: "Sie sind ein SRE-Experte. Diagnostizieren Sie das Problem, bewerten Sie die Auswirkungen und stellen Sie sofortige Aktionspunkte bereit.",
      maxTurns: 6,
      allowedTools: ["Bash", "Read", "WebSearch", "mcp__datadog"],
      mcpConfig: "monitoring-tools.json"
    }
  })) {
    messages.push(message);
  }
  
  return messages.find(m => m.type === "result");
}

// Verwendung
const result = await investigateIncident("Zahlungs-API gibt 500-Fehler zurück", "hoch");
console.log(result.result);

import asyncio
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async def investigate_incident(incident_description: str, severity: str = "medium"):
    """Automatisierter Vorfallsreaktions-Agent mit Echtzeit-Streaming"""
    
    # MCP-Server-Konfiguration für Überwachungstools
    mcp_servers = {
        # Beispielkonfiguration - auskommentieren und nach Bedarf konfigurieren:
        # "datadog": {
        #     "command": "npx",
        #     "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-datadog"],
        #     "env": {"API_KEY": "ihr-datadog-schlüssel", "APP_KEY": "ihr-app-schlüssel"}
        # }
    }
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="Sie sind ein SRE-Experte. Diagnostizieren Sie das Problem, bewerten Sie die Auswirkungen und stellen Sie sofortige Aktionspunkte bereit.",
            max_turns=6,
            allowed_tools=["Bash", "Read", "WebSearch", "mcp__datadog"],
            mcp_servers=mcp_servers
        )
    ) as client:
        # Die Vorfallsdetails senden
        prompt = f"Vorfall: {incident_description} (Schweregrad: {severity})"
        print(f"🚨 Untersuche: {prompt}\n")
        await client.query(prompt)
        
        # Den Untersuchungsprozess streamen
        investigation_log = []
        async for message in client.receive_response():
            if hasattr(message, 'content'):
                for block in message.content:
                    if hasattr(block, 'type'):
                        if block.type == 'tool_use':
                            print(f"[{block.name}] ", end='')
                    if hasattr(block, 'text'):
                        text = block.text
                        print(text, end='', flush=True)
                        investigation_log.append(text)
            
            # Endergebnis erfassen
            if type(message).__name__ == "ResultMessage":
                return {
                    'analysis': ''.join(investigation_log),
                    'cost': message.total_cost_usd,
                    'duration_ms': message.duration_ms
                }

# Verwendung
result = await investigate_incident("Zahlungs-API gibt 500-Fehler zurück", "hoch")
print(f"\n\nUntersuchung abgeschlossen. Kosten: ${result['cost']:.4f}")

# Sicherheitsprüfungs-Agent für Pull Requests
audit_pr() {
    local pr_number="$1"
    
    gh pr diff "$pr_number" | claude -p \
      --append-system-prompt "Sie sind ein Sicherheitsingenieur. Überprüfen Sie diesen PR auf Schwachstellen, unsichere Muster und Compliance-Probleme." \
      --output-format json \
      --allowedTools "Read,Grep,WebSearch"
}

# Verwendung und in Datei speichern
audit_pr 123 > security-report.json

import { query } from "@anthropic-ai/claude-code";
import { execSync } from "child_process";

async function auditPR(prNumber: number) {
  // PR-Diff abrufen
  const prDiff = execSync(`gh pr diff ${prNumber}`, { encoding: 'utf8' });
  
  const messages = [];
  for await (const message of query({
    prompt: prDiff,
    options: {
      systemPrompt: "Sie sind ein Sicherheitsingenieur. Überprüfen Sie diesen PR auf Schwachstellen, unsichere Muster und Compliance-Probleme.",
      maxTurns: 3,
      allowedTools: ["Read", "Grep", "WebSearch"]
    }
  })) {
    messages.push(message);
  }
  
  return messages.find(m => m.type === "result");
}

// Verwendung
const report = await auditPR(123);
console.log(JSON.stringify(report, null, 2));

import subprocess
import asyncio
import json
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async def audit_pr(pr_number: int):
    """Sicherheitsprüfungs-Agent für Pull Requests mit Streaming-Feedback"""
    # PR-Diff abrufen
    pr_diff = subprocess.check_output(
        ["gh", "pr", "diff", str(pr_number)], 
        text=True
    )
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="Sie sind ein Sicherheitsingenieur. Überprüfen Sie diesen PR auf Schwachstellen, unsichere Muster und Compliance-Probleme.",
            max_turns=3,
            allowed_tools=["Read", "Grep", "WebSearch"]
        )
    ) as client:
        print(f"🔍 Prüfe PR #{pr_number}\n")
        await client.query(pr_diff)
        
        findings = []
        async for message in client.receive_response():
            if hasattr(message, 'content'):
                for block in message.content:
                    if hasattr(block, 'text'):
                        # Befunde streamen, während sie entdeckt werden
                        print(block.text, end='', flush=True)
                        findings.append(block.text)
            
            if type(message).__name__ == "ResultMessage":
                return {
                    'pr_number': pr_number,
                    'findings': ''.join(findings),
                    'metadata': {
                        'cost': message.total_cost_usd,
                        'duration': message.duration_ms,
                        'severity': 'hoch' if 'vulnerability' in ''.join(findings).lower() else 'mittel'
                    }
                }

# Verwendung
report = await audit_pr(123)
print(f"\n\nPrüfung abgeschlossen. Schweregrad: {report['metadata']['severity']}")
print(json.dumps(report, indent=2))

# Rechtsdokument-Überprüfung mit Session-Persistenz
session_id=$(claude -p "Rechtsüberprüfungs-Session starten" --output-format json | jq -r '.session_id')

# Vertrag in mehreren Schritten überprüfen
claude -p --resume "$session_id" "Vertrag.pdf auf Haftungsklauseln überprüfen"
claude -p --resume "$session_id" "Compliance mit DSGVO-Anforderungen prüfen" 
claude -p --resume "$session_id" "Zusammenfassung der Risiken für Führungskräfte generieren"

import { query } from "@anthropic-ai/claude-code";

async function legalReview() {
  // Rechtsüberprüfungs-Session starten
  let sessionId: string;
  
  for await (const message of query({
    prompt: "Rechtsüberprüfungs-Session starten",
    options: { maxTurns: 1 }
  })) {
    if (message.type === "system" && message.subtype === "init") {
      sessionId = message.session_id;
    }
  }
  
  // Mehrstufige Überprüfung mit derselben Session
  const steps = [
    "Vertrag.pdf auf Haftungsklauseln überprüfen",
    "Compliance mit DSGVO-Anforderungen prüfen",
    "Zusammenfassung der Risiken für Führungskräfte generieren"
  ];
  
  for (const step of steps) {
    for await (const message of query({
      prompt: step,
      options: { resumeSessionId: sessionId, maxTurns: 2 }
    })) {
      if (message.type === "result") {
        console.log(`Schritt: ${step}`);
        console.log(message.result);
      }
    }
  }
}

import asyncio
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async def legal_review():
    """Rechtsdokument-Überprüfung mit persistenter Session und Streaming"""
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="Sie sind ein Unternehmensanwalt. Stellen Sie detaillierte Rechtsanalysen bereit.",
            max_turns=2
        )
    ) as client:
        # Mehrstufige Überprüfung in derselben Session
        steps = [
            "Vertrag.pdf auf Haftungsklauseln überprüfen",
            "Compliance mit DSGVO-Anforderungen prüfen", 
            "Zusammenfassung der Risiken für Führungskräfte generieren"
        ]
        
        review_results = []
        
        for step in steps:
            print(f"\n📋 {step}\n")
            await client.query(step)
            
            step_result = []
            async for message in client.receive_response():
                if hasattr(message, 'content'):
                    for block in message.content:
                        if hasattr(block, 'text'):
                            text = block.text
                            print(text, end='', flush=True)
                            step_result.append(text)
                
                if type(message).__name__ == "ResultMessage":
                    review_results.append({
                        'step': step,
                        'analysis': ''.join(step_result),
                        'cost': message.total_cost_usd
                    })
        
        # Zusammenfassung
        total_cost = sum(r['cost'] for r in review_results)
        print(f"\n\n✅ Rechtsüberprüfung abgeschlossen. Gesamtkosten: ${total_cost:.4f}")
        return review_results

# Verwendung
results = await legal_review()