Claude Code SDK

claude -p "Analizar rendimiento del sistema" \
  --append-system-prompt "Eres un ingeniero de rendimiento" \
  --allowedTools "Bash,Read,WebSearch" \
  --permission-mode acceptEdits \
  --cwd /ruta/al/proyecto

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

for await (const message of query({
  prompt: "Analizar rendimiento del sistema",
  abortController: new AbortController(),
  options: {
    maxTurns: 5,
    systemPrompt: "Eres un ingeniero de rendimiento",
    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="Eres un ingeniero de rendimiento",
            allowed_tools=["Bash", "Read", "WebSearch"],
            max_turns=5
        )
    ) as client:
        await client.query("Analizar rendimiento del sistema")
        
        # Transmitir respuestas
        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)

# Ejecutar como script
asyncio.run(main())

# O en IPython/Jupyter: await main()

from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async with ClaudeSDKClient() as client:
    # Mensaje de texto
    await client.query("Analiza este código en busca de problemas de seguridad")
    
    # Mensaje con referencia de imagen (la imagen será leída por la herramienta Read de Claude)
    await client.query("Explica lo que se muestra en screenshot.png")
    
    # Múltiples mensajes en secuencia
    messages = [
        "Primero, analiza el diagrama de arquitectura en diagram.png",
        "Ahora sugiere mejoras basadas en el diagrama",
        "Finalmente, genera código de implementación"
    ]
    
    for msg in messages:
        await client.query(msg)
        async for response in client.receive_response():
            # Procesar cada respuesta
            pass

# El SDK maneja archivos de imagen a través de la herramienta Read integrada de Claude
# Formatos soportados: PNG, JPG, PDF, y otros formatos comunes

from claude_code_sdk import query, ClaudeCodeOptions

async for message in query(
    prompt="Analizar rendimiento del sistema",
    options=ClaudeCodeOptions(system_prompt="Eres un ingeniero de rendimiento")
):
    if type(message).__name__ == "ResultMessage":
        print(message.result)

# Continuar la conversación más reciente
claude --continue "Ahora refactoriza esto para mejor rendimiento"

# Reanudar una conversación específica por ID de sesión
claude --resume 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 "Actualizar las pruebas"

# Reanudar en modo no interactivo
claude --resume 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 "Corregir todos los problemas de linting" --no-interactive

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

// Continuar conversación más reciente
for await (const message of query({
  prompt: "Ahora refactoriza esto para mejor rendimiento",
  options: { continueSession: true }
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

// Reanudar sesión específica
for await (const message of query({
  prompt: "Actualizar las pruebas",
  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

# Método 1: Usar ClaudeSDKClient para conversaciones persistentes
async def multi_turn_conversation():
    async with ClaudeSDKClient() as client:
        # Primera consulta
        await client.query("Refactoricemos el módulo de pagos")
        async for msg in client.receive_response():
            # Procesar primera respuesta
            pass
        
        # Continuar en la misma sesión
        await client.query("Ahora agregar manejo de errores integral")
        async for msg in client.receive_response():
            # Procesar continuación
            pass
        
        # El contexto de la conversación se mantiene a lo largo

# Método 2: Usar función query con gestión de sesiones
async def resume_session():
    # Continuar conversación más reciente
    async for message in query(
        prompt="Ahora refactoriza esto para mejor rendimiento",
        options=ClaudeCodeOptions(continue_conversation=True)
    ):
        if type(message).__name__ == "ResultMessage":
            print(message.result)

    # Reanudar sesión específica
    async for message in query(
        prompt="Actualizar las pruebas", 
        options=ClaudeCodeOptions(
            resume="550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
            max_turns=3
        )
    ):
        if type(message).__name__ == "ResultMessage":
            print(message.result)

# Ejecutar los ejemplos
asyncio.run(multi_turn_conversation())

claude -p "Revisar este código" --permission-mode plan

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

for await (const message of query({
  prompt: "Tu prompt aquí",
  options: {
    permissionMode: 'plan'
  }
})) {
  if (message.type === "result") {
    console.log(message.result);
  }
}

from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async with ClaudeSDKClient(
    options=ClaudeCodeOptions(permission_mode='plan')
) as client:
    await client.query("Tu prompt aquí")

# Agente de respuesta a incidentes SRE
claude -p "La API está caída, investigar" \
  --append-system-prompt "Eres un experto SRE. Diagnostica problemas sistemáticamente y proporciona soluciones accionables."

# Agente de revisión de documentos legales  
claude -p "Revisar este contrato" \
  --append-system-prompt "Eres un abogado corporativo. Identifica riesgos, sugiere mejoras, y asegura el cumplimiento."

# Agregar al prompt de sistema por defecto
claude -p "Refactorizar esta función" \
  --append-system-prompt "Siempre incluye manejo de errores integral y pruebas unitarias."

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

// Agente de respuesta a incidentes SRE
for await (const message of query({
  prompt: "La API está caída, investigar",
  options: {
    systemPrompt: "Eres un experto SRE. Diagnostica problemas sistemáticamente y proporciona soluciones accionables.",
    maxTurns: 3
  }
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

// Agregar al prompt de sistema por defecto
for await (const message of query({
  prompt: "Refactorizar esta función",
  options: {
    appendSystemPrompt: "Siempre incluye manejo de errores integral y pruebas unitarias.",
    maxTurns: 2
  }
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

import asyncio
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async def specialized_agents():
    # Agente de respuesta a incidentes SRE con streaming
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="Eres un experto SRE. Diagnostica problemas sistemáticamente y proporciona soluciones accionables.",
            max_turns=3
        )
    ) as sre_agent:
        await sre_agent.query("La API está caída, investigar")
        
        # Transmitir el proceso de diagnóstico
        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)
    
    # Agente de revisión legal con prompt personalizado
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            append_system_prompt="Siempre incluye manejo de errores integral y pruebas unitarias.",
            max_turns=2
        )
    ) as dev_agent:
        await dev_agent.query("Refactorizar esta función")
        
        # Recopilar respuesta completa
        full_response = []
        async for message in dev_agent.receive_response():
            if type(message).__name__ == "ResultMessage":
                print(message.result)

asyncio.run(specialized_agents())

# Agente SRE con herramientas de monitoreo
claude -p "Investigar la interrupción del servicio de pagos" \
  --mcp-config sre-tools.json \
  --allowedTools "mcp__datadog,mcp__pagerduty,mcp__kubernetes" \
  --append-system-prompt "Eres un SRE. Usa datos de monitoreo para diagnosticar problemas."

# Agente de soporte al cliente con acceso a CRM
claude -p "Ayudar a resolver el ticket de cliente #12345" \
  --mcp-config support-tools.json \
  --allowedTools "mcp__zendesk,mcp__stripe,mcp__user_db" \
  --append-system-prompt "Eres un especialista en soporte técnico."

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

// Agente SRE con herramientas de monitoreo
for await (const message of query({
  prompt: "Investigar la interrupción del servicio de pagos",
  options: {
    mcpConfig: "sre-tools.json",
    allowedTools: ["mcp__datadog", "mcp__pagerduty", "mcp__kubernetes"],
    systemPrompt: "Eres un SRE. Usa datos de monitoreo para diagnosticar problemas.",
    maxTurns: 4
  }
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

import asyncio
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async def mcp_enabled_agent():
    # Agente legal con acceso a documentos y streaming
    # Nota: Configura tus servidores MCP según sea necesario
    mcp_servers = {
        # Configuración de ejemplo - descomenta y configura según sea necesario:
        # "docusign": {
        #     "command": "npx",
        #     "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-docusign"],
        #     "env": {"API_KEY": "tu-clave"}
        # }
    }
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            mcp_servers=mcp_servers,
            allowed_tools=["mcp__docusign", "mcp__compliance_db"],
            system_prompt="Eres un abogado corporativo especializado en revisión de contratos.",
            max_turns=4
        )
    ) as client:
        await client.query("Revisar este contrato en busca de riesgos de cumplimiento")
        
        # Monitorear uso de herramientas y respuestas
        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[Usando herramienta: {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\nRevisión completa. Costo total: ${message.total_cost_usd:.4f}")

asyncio.run(mcp_enabled_agent())

# Usar con tu configuración de servidor MCP
claude -p "Analizar y corregir los problemas de seguridad" \
  --permission-prompt-tool mcp__security__approval_prompt \
  --mcp-config security-tools.json \
  --allowedTools "Read,Grep" \
  --disallowedTools "Bash(rm*),Write"

# Con reglas de permisos personalizadas
claude -p "Refactorizar la base de código" \
  --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",
  'Simular una verificación de permisos - aprobar si la entrada contiene "allow", de lo contrario denegar',
  {
    tool_name: z.string().describe("El nombre de la herramienta solicitando permiso"),
    input: z.object({}).passthrough().describe("La entrada para la herramienta"),
    tool_use_id: z.string().optional().describe("El ID único de solicitud de uso de herramienta"),
  },
  async ({ tool_name, input }) => {
    return {
      content: [
        {
          type: "text",
          text: JSON.stringify(
            JSON.stringify(input).includes("allow")
              ? {
                  behavior: "allow",
                  updatedInput: input,
                }
              : {
                  behavior: "deny",
                  message: "Permiso denegado por la herramienta approval_prompt de prueba",
                }
          ),
        },
      ],
    };
  }
);

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

for await (const message of query({
  prompt: "Analizar la base de código",
  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():
    """Ejemplo usando herramienta de prompt de permisos personalizada"""
    
    # Configuración de servidor MCP
    mcp_servers = {
        # Configuración de ejemplo - descomenta y configura según sea necesario:
        # "security": {
        #     "command": "npx",
        #     "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-security"],
        #     "env": {"API_KEY": "tu-clave"}
        # }
    }
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            permission_prompt_tool_name="mcp__security__approval_prompt",  # Cambiado de permission_prompt_tool
            mcp_servers=mcp_servers,
            allowed_tools=["Read", "Grep"],
            disallowed_tools=["Bash(rm*)", "Write"],
            system_prompt="Eres un auditor de seguridad"
        )
    ) as client:
        await client.query("Analizar y corregir los problemas de seguridad")
        
        # Monitorear uso de herramientas y permisos
        async for message in client.receive_response():
            if hasattr(message, 'content'):
                for block in message.content:
                    if hasattr(block, 'type'):  # Agregada verificación para atributo 'type'
                        if block.type == 'tool_use':
                            print(f"[Herramienta: {block.name}] ", end='')
                    if hasattr(block, 'text'):
                        print(block.text, end='', flush=True)
            
            # Verificar denegaciones de permisos en mensajes de error
            if type(message).__name__ == "ErrorMessage":
                if hasattr(message, 'error') and "Permission denied" in str(message.error):
                    print(f"\n⚠️ Permiso denegado: {message.error}")

# Ejemplo de implementación de servidor MCP (Python)
# Esto estaría en tu código de servidor MCP
async def approval_prompt(tool_name: str, input: dict, tool_use_id: str = None):
    """Manejador de prompt de permisos personalizado"""
    # Tu lógica personalizada aquí
    if "allow" in str(input):
        return json.dumps({
            "behavior": "allow",
            "updatedInput": input
        })
    else:
        return json.dumps({
            "behavior": "deny",
            "message": f"Permiso denegado para {tool_name}"
        })

asyncio.run(use_permission_prompt())

claude -p "Explicar archivo src/components/Header.tsx"
# Salida: Este es un componente React que muestra...

// Salida de texto por defecto
for await (const message of query({
  prompt: "Explicar archivo src/components/Header.tsx"
})) {
  if (message.type === "result") {
    console.log(message.result);
    // Salida: Este es un componente React que muestra...
  }
}

# Salida de texto por defecto con streaming
async with ClaudeSDKClient() as client:
    await client.query("Explicar archivo src/components/Header.tsx")
    
    # Transmitir texto mientras llega
    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)
                    # La salida se transmite en tiempo real: Este es un componente React que muestra...

claude -p "¿Cómo funciona la capa de datos?" --output-format json

// Recopilar todos los mensajes para acceso tipo JSON
const messages = [];
for await (const message of query({
  prompt: "¿Cómo funciona la capa de datos?"
})) {
  messages.push(message);
}

// Acceder al mensaje de resultado con metadatos
const result = messages.find(m => m.type === "result");
console.log({
  result: result.result,
  cost: result.total_cost_usd,
  duration: result.duration_ms
});

# Recopilar todos los mensajes con metadatos
async with ClaudeSDKClient() as client:
    await client.query("¿Cómo funciona la capa de datos?")
    
    messages = []
    result_data = None
    
    async for message in client.receive_messages():
        messages.append(message)
        
        # Capturar mensaje de resultado con metadatos
        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)

# Argumento directo
claude -p "Explicar este código"

# Desde stdin
echo "Explicar este código" | claude -p

// Prompt directo
for await (const message of query({
  prompt: "Explicar este código"
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

// Desde variable
const userInput = "Explicar este código";
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:
        # Entrada de texto
        await client.query("Explicar este código")
        async for message in client.receive_response():
            # Procesar respuesta en streaming
            pass
        
        # Entrada de imagen (Claude usará la herramienta Read automáticamente)
        await client.query("¿Qué hay en este diagrama? screenshot.png")
        async for message in client.receive_response():
            # Procesar análisis de imagen
            pass
        
        # Múltiples entradas con contenido mixto
        inputs = [
            "Analizar la arquitectura en diagram.png",
            "Compararla con las mejores prácticas",
            "Generar versión mejorada"
        ]
        
        for prompt in inputs:
            await client.query(prompt)
            async for message in client.receive_response():
                # Procesar cada respuesta
                pass

asyncio.run(process_inputs())

#!/bin/bash

# Agente de respuesta a incidentes automatizado
investigate_incident() {
    local incident_description="$1"
    local severity="${2:-medium}"
    
    claude -p "Incidente: $incident_description (Severidad: $severity)" \
      --append-system-prompt "Eres un experto SRE. Diagnostica el problema, evalúa el impacto, y proporciona elementos de acción inmediatos." \
      --output-format json \
      --allowedTools "Bash,Read,WebSearch,mcp__datadog" \
      --mcp-config monitoring-tools.json
}

# Uso
investigate_incident "API de pagos devolviendo errores 500" "high"

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

// Agente de respuesta a incidentes automatizado
async function investigateIncident(
  incidentDescription: string, 
  severity = "medium"
) {
  const messages = [];
  
  for await (const message of query({
    prompt: `Incidente: ${incidentDescription} (Severidad: ${severity})`,
    options: {
      systemPrompt: "Eres un experto SRE. Diagnostica el problema, evalúa el impacto, y proporciona elementos de acción inmediatos.",
      maxTurns: 6,
      allowedTools: ["Bash", "Read", "WebSearch", "mcp__datadog"],
      mcpConfig: "monitoring-tools.json"
    }
  })) {
    messages.push(message);
  }
  
  return messages.find(m => m.type === "result");
}

// Uso
const result = await investigateIncident("API de pagos devolviendo errores 500", "high");
console.log(result.result);

import asyncio
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async def investigate_incident(incident_description: str, severity: str = "medium"):
    """Agente de respuesta a incidentes automatizado con streaming en tiempo real"""
    
    # Configuración de servidor MCP para herramientas de monitoreo
    mcp_servers = {
        # Configuración de ejemplo - descomenta y configura según sea necesario:
        # "datadog": {
        #     "command": "npx",
        #     "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-datadog"],
        #     "env": {"API_KEY": "tu-clave-datadog", "APP_KEY": "tu-clave-app"}
        # }
    }
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="Eres un experto SRE. Diagnostica el problema, evalúa el impacto, y proporciona elementos de acción inmediatos.",
            max_turns=6,
            allowed_tools=["Bash", "Read", "WebSearch", "mcp__datadog"],
            mcp_servers=mcp_servers
        )
    ) as client:
        # Enviar los detalles del incidente
        prompt = f"Incidente: {incident_description} (Severidad: {severity})"
        print(f"🚨 Investigando: {prompt}\n")
        await client.query(prompt)
        
        # Transmitir el proceso de investigación
        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)
            
            # Capturar resultado final
            if type(message).__name__ == "ResultMessage":
                return {
                    'analysis': ''.join(investigation_log),
                    'cost': message.total_cost_usd,
                    'duration_ms': message.duration_ms
                }

# Uso
result = await investigate_incident("API de pagos devolviendo errores 500", "high")
print(f"\n\nInvestigación completa. Costo: ${result['cost']:.4f}")

# Agente de auditoría de seguridad para pull requests
audit_pr() {
    local pr_number="$1"
    
    gh pr diff "$pr_number" | claude -p \
      --append-system-prompt "Eres un ingeniero de seguridad. Revisa este PR en busca de vulnerabilidades, patrones inseguros, y problemas de cumplimiento." \
      --output-format json \
      --allowedTools "Read,Grep,WebSearch"
}

# Uso y guardar en archivo
audit_pr 123 > security-report.json

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

async function auditPR(prNumber: number) {
  // Obtener diff del PR
  const prDiff = execSync(`gh pr diff ${prNumber}`, { encoding: 'utf8' });
  
  const messages = [];
  for await (const message of query({
    prompt: prDiff,
    options: {
      systemPrompt: "Eres un ingeniero de seguridad. Revisa este PR en busca de vulnerabilidades, patrones inseguros, y problemas de cumplimiento.",
      maxTurns: 3,
      allowedTools: ["Read", "Grep", "WebSearch"]
    }
  })) {
    messages.push(message);
  }
  
  return messages.find(m => m.type === "result");
}

// Uso
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):
    """Agente de auditoría de seguridad para pull requests con retroalimentación en streaming"""
    # Obtener diff del PR
    pr_diff = subprocess.check_output(
        ["gh", "pr", "diff", str(pr_number)], 
        text=True
    )
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="Eres un ingeniero de seguridad. Revisa este PR en busca de vulnerabilidades, patrones inseguros, y problemas de cumplimiento.",
            max_turns=3,
            allowed_tools=["Read", "Grep", "WebSearch"]
        )
    ) as client:
        print(f"🔍 Auditando 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'):
                        # Transmitir hallazgos mientras se descubren
                        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': 'high' if 'vulnerability' in ''.join(findings).lower() else 'medium'
                    }
                }

# Uso
report = await audit_pr(123)
print(f"\n\nAuditoría completa. Severidad: {report['metadata']['severity']}")
print(json.dumps(report, indent=2))

# Revisión de documentos legales con persistencia de sesión
session_id=$(claude -p "Iniciar sesión de revisión legal" --output-format json | jq -r '.session_id')

# Revisar contrato en múltiples pasos
claude -p --resume "$session_id" "Revisar contract.pdf en busca de cláusulas de responsabilidad"
claude -p --resume "$session_id" "Verificar cumplimiento con requisitos GDPR" 
claude -p --resume "$session_id" "Generar resumen ejecutivo de riesgos"

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

async function legalReview() {
  // Iniciar sesión de revisión legal
  let sessionId: string;
  
  for await (const message of query({
    prompt: "Iniciar sesión de revisión legal",
    options: { maxTurns: 1 }
  })) {
    if (message.type === "system" && message.subtype === "init") {
      sessionId = message.session_id;
    }
  }
  
  // Revisión de múltiples pasos usando la misma sesión
  const steps = [
    "Revisar contract.pdf en busca de cláusulas de responsabilidad",
    "Verificar cumplimiento con requisitos GDPR",
    "Generar resumen ejecutivo de riesgos"
  ];
  
  for (const step of steps) {
    for await (const message of query({
      prompt: step,
      options: { resumeSessionId: sessionId, maxTurns: 2 }
    })) {
      if (message.type === "result") {
        console.log(`Paso: ${step}`);
        console.log(message.result);
      }
    }
  }
}

import asyncio
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async def legal_review():
    """Revisión de documentos legales con sesión persistente y streaming"""
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="Eres un abogado corporativo. Proporciona análisis legal detallado.",
            max_turns=2
        )
    ) as client:
        # Revisión de múltiples pasos en la misma sesión
        steps = [
            "Revisar contract.pdf en busca de cláusulas de responsabilidad",
            "Verificar cumplimiento con requisitos GDPR", 
            "Generar resumen ejecutivo de riesgos"
        ]
        
        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
                    })
        
        # Resumen
        total_cost = sum(r['cost'] for r in review_results)
        print(f"\n\n✅ Revisión legal completa. Costo total: ${total_cost:.4f}")
        return review_results

# Uso
results = await legal_review()