Claude Code SDK

claude -p "Analizza le prestazioni del sistema" \
  --append-system-prompt "Sei un ingegnere delle prestazioni" \
  --allowedTools "Bash,Read,WebSearch" \
  --permission-mode acceptEdits \
  --cwd /percorso/al/progetto

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

for await (const message of query({
  prompt: "Analizza le prestazioni del sistema",
  abortController: new AbortController(),
  options: {
    maxTurns: 5,
    systemPrompt: "Sei un ingegnere delle prestazioni",
    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="Sei un ingegnere delle prestazioni",
            allowed_tools=["Bash", "Read", "WebSearch"],
            max_turns=5
        )
    ) as client:
        await client.query("Analizza le prestazioni del sistema")
        
        # Trasmetti risposte
        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)

# Esegui come script
asyncio.run(main())

# O in IPython/Jupyter: await main()

from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async with ClaudeSDKClient() as client:
    # Messaggio di testo
    await client.query("Analizza questo codice per problemi di sicurezza")
    
    # Messaggio con riferimento immagine (l'immagine sarà letta dallo strumento Read di Claude)
    await client.query("Spiega cosa è mostrato in screenshot.png")
    
    # Messaggi multipli in sequenza
    messages = [
        "Prima, analizza il diagramma dell'architettura in diagram.png",
        "Ora suggerisci miglioramenti basati sul diagramma",
        "Infine, genera il codice di implementazione"
    ]
    
    for msg in messages:
        await client.query(msg)
        async for response in client.receive_response():
            # Elabora ogni risposta
            pass

# L'SDK gestisce i file immagine attraverso lo strumento Read integrato di Claude
# Formati supportati: PNG, JPG, PDF e altri formati comuni

from claude_code_sdk import query, ClaudeCodeOptions

async for message in query(
    prompt="Analizza le prestazioni del sistema",
    options=ClaudeCodeOptions(system_prompt="Sei un ingegnere delle prestazioni")
):
    if type(message).__name__ == "ResultMessage":
        print(message.result)

# Continua la conversazione più recente
claude --continue "Ora rifattorizza questo per migliori prestazioni"

# Riprendi una conversazione specifica per ID sessione
claude --resume 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 "Aggiorna i test"

# Riprendi in modalità non interattiva
claude --resume 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 "Correggi tutti i problemi di linting" --no-interactive

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

// Continua la conversazione più recente
for await (const message of query({
  prompt: "Ora rifattorizza questo per migliori prestazioni",
  options: { continueSession: true }
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

// Riprendi sessione specifica
for await (const message of query({
  prompt: "Aggiorna i test",
  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

# Metodo 1: Utilizzare ClaudeSDKClient per conversazioni persistenti
async def multi_turn_conversation():
    async with ClaudeSDKClient() as client:
        # Prima query
        await client.query("Rifattorizziamo il modulo di pagamento")
        async for msg in client.receive_response():
            # Elabora prima risposta
            pass
        
        # Continua nella stessa sessione
        await client.query("Ora aggiungi gestione completa degli errori")
        async for msg in client.receive_response():
            # Elabora continuazione
            pass
        
        # Il contesto della conversazione è mantenuto per tutto il tempo

# Metodo 2: Utilizzare la funzione query con gestione delle sessioni
async def resume_session():
    # Continua la conversazione più recente
    async for message in query(
        prompt="Ora rifattorizza questo per migliori prestazioni",
        options=ClaudeCodeOptions(continue_conversation=True)
    ):
        if type(message).__name__ == "ResultMessage":
            print(message.result)

    # Riprendi sessione specifica
    async for message in query(
        prompt="Aggiorna i test", 
        options=ClaudeCodeOptions(
            resume="550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
            max_turns=3
        )
    ):
        if type(message).__name__ == "ResultMessage":
            print(message.result)

# Esegui gli esempi
asyncio.run(multi_turn_conversation())

claude -p "Rivedi questo codice" --permission-mode plan

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

for await (const message of query({
  prompt: "Il tuo prompt qui",
  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("Il tuo prompt qui")

# Agente di risposta agli incidenti SRE
claude -p "API è giù, investiga" \
  --append-system-prompt "Sei un esperto SRE. Diagnostica i problemi sistematicamente e fornisci soluzioni attuabili."

# Agente di revisione documenti legali  
claude -p "Rivedi questo contratto" \
  --append-system-prompt "Sei un avvocato aziendale. Identifica i rischi, suggerisci miglioramenti e assicura la conformità."

# Aggiungi al prompt di sistema predefinito
claude -p "Rifattorizza questa funzione" \
  --append-system-prompt "Includi sempre gestione completa degli errori e test unitari."

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

// Agente di risposta agli incidenti SRE
for await (const message of query({
  prompt: "API è giù, investiga",
  options: {
    system Prompt: "Sei un esperto SRE. Diagnostica i problemi sistematicamente e fornisci soluzioni attuabili.",
    maxTurns: 3
  }
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

// Aggiungi al prompt di sistema predefinito
for await (const message of query({
  prompt: "Rifattorizza questa funzione",
  options: {
    appendSystemPrompt: "Includi sempre gestione completa degli errori e test unitari.",
    maxTurns: 2
  }
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

import asyncio
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async def specialized_agents():
    # Agente di risposta agli incidenti SRE con streaming
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="Sei un esperto SRE. Diagnostica i problemi sistematicamente e fornisci soluzioni attuabili.",
            max_turns=3
        )
    ) as sre_agent:
        await sre_agent.query("API è giù, investiga")
        
        # Trasmetti il processo diagnostico
        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 di revisione legale con prompt personalizzato
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            append_system_prompt="Includi sempre gestione completa degli errori e test unitari.",
            max_turns=2
        )
    ) as dev_agent:
        await dev_agent.query("Rifattorizza questa funzione")
        
        # Raccogli risposta 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 strumenti di monitoraggio
claude -p "Investiga l'interruzione del servizio di pagamento" \
  --mcp-config sre-tools.json \
  --allowedTools "mcp__datadog,mcp__pagerduty,mcp__kubernetes" \
  --append-system-prompt "Sei un SRE. Usa i dati di monitoraggio per diagnosticare i problemi."

# Agente di supporto clienti con accesso CRM
claude -p "Aiuta a risolvere il ticket cliente #12345" \
  --mcp-config support-tools.json \
  --allowedTools "mcp__zendesk,mcp__stripe,mcp__user_db" \
  --append-system-prompt "Sei uno specialista del supporto tecnico."

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

// Agente SRE con strumenti di monitoraggio
for await (const message of query({
  prompt: "Investiga l'interruzione del servizio di pagamento",
  options: {
    mcpConfig: "sre-tools.json",
    allowedTools: ["mcp__datadog", "mcp__pagerduty", "mcp__kubernetes"],
    systemPrompt: "Sei un SRE. Usa i dati di monitoraggio per diagnosticare i problemi.",
    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 legale con accesso ai documenti e streaming
    # Nota: Configura i tuoi server MCP secondo necessità
    mcp_servers = {
        # Configurazione di esempio - decommentare e configurare secondo necessità:
        # "docusign": {
        #     "command": "npx",
        #     "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-docusign"],
        #     "env": {"API_KEY": "la-tua-chiave"}
        # }
    }
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            mcp_servers=mcp_servers,
            allowed_tools=["mcp__docusign", "mcp__compliance_db"],
            system_prompt="Sei un avvocato aziendale specializzato nella revisione di contratti.",
            max_turns=4
        )
    ) as client:
        await client.query("Rivedi questo contratto per rischi di conformità")
        
        # Monitora l'uso degli strumenti e le risposte
        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 strumento: {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\nRevisione completa. Costo totale: ${message.total_cost_usd:.4f}")

asyncio.run(mcp_enabled_agent())

# Usa con la configurazione del tuo server MCP
claude -p "Analizza e correggi i problemi di sicurezza" \
  --permission-prompt-tool mcp__security__approval_prompt \
  --mcp-config security-tools.json \
  --allowedTools "Read,Grep" \
  --disallowedTools "Bash(rm*),Write"

# Con regole di permesso personalizzate
claude -p "Rifattorizza la codebase" \
  --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",
  'Simula un controllo di permesso - approva se l\'input contiene "allow", altrimenti nega',
  {
    tool_name: z.string().describe("Il nome dello strumento che richiede il permesso"),
    input: z.object({}).passthrough().describe("L'input per lo strumento"),
    tool_use_id: z.string().optional().describe("L'ID univoco della richiesta di uso dello strumento"),
  },
  async ({ tool_name, input }) => {
    return {
      content: [
        {
          type: "text",
          text: JSON.stringify(
            JSON.stringify(input).includes("allow")
              ? {
                  behavior: "allow",
                  updatedInput: input,
                }
              : {
                  behavior: "deny",
                  message: "Permesso negato dallo strumento approval_prompt di test",
                }
          ),
        },
      ],
    };
  }
);

// Usa nell'SDK
import { query } from "@anthropic-ai/claude-code";

for await (const message of query({
  prompt: "Analizza la codebase",
  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():
    """Esempio usando strumento di prompt di permesso personalizzato"""
    
    # Configurazione server MCP
    mcp_servers = {
        # Configurazione di esempio - decommentare e configurare secondo necessità:
        # "security": {
        #     "command": "npx",
        #     "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-security"],
        #     "env": {"API_KEY": "la-tua-chiave"}
        # }
    }
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            permission_prompt_tool_name="mcp__security__approval_prompt",  # Cambiato da permission_prompt_tool
            mcp_servers=mcp_servers,
            allowed_tools=["Read", "Grep"],
            disallowed_tools=["Bash(rm*)", "Write"],
            system_prompt="Sei un auditor di sicurezza"
        )
    ) as client:
        await client.query("Analizza e correggi i problemi di sicurezza")
        
        # Monitora l'uso degli strumenti e i permessi
        async for message in client.receive_response():
            if hasattr(message, 'content'):
                for block in message.content:
                    if hasattr(block, 'type'):  # Aggiunto controllo per attributo 'type'
                        if block.type == 'tool_use':
                            print(f"[Strumento: {block.name}] ", end='')
                    if hasattr(block, 'text'):
                        print(block.text, end='', flush=True)
            
            # Controlla negazioni di permesso nei messaggi di errore
            if type(message).__name__ == "ErrorMessage":
                if hasattr(message, 'error') and "Permission denied" in str(message.error):
                    print(f"\n⚠️ Permesso negato: {message.error}")

# Esempio di implementazione server MCP (Python)
# Questo sarebbe nel codice del tuo server MCP
async def approval_prompt(tool_name: str, input: dict, tool_use_id: str = None):
    """Gestore di prompt di permesso personalizzato"""
    # La tua logica personalizzata qui
    if "allow" in str(input):
        return json.dumps({
            "behavior": "allow",
            "updatedInput": input
        })
    else:
        return json.dumps({
            "behavior": "deny",
            "message": f"Permesso negato per {tool_name}"
        })

asyncio.run(use_permission_prompt())

claude -p "Spiega il file src/components/Header.tsx"
# Output: Questo è un componente React che mostra...

// Output di testo predefinito
for await (const message of query({
  prompt: "Spiega il file src/components/Header.tsx"
})) {
  if (message.type === "result") {
    console.log(message.result);
    // Output: Questo è un componente React che mostra...
  }
}

# Output di testo predefinito con streaming
async with ClaudeSDKClient() as client:
    await client.query("Spiega il file src/components/Header.tsx")
    
    # Trasmetti testo mentre arriva
    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)
                    # Output trasmesso in tempo reale: Questo è un componente React che mostra...

claude -p "Come funziona il livello dati?" --output-format json

// Raccogli tutti i messaggi per accesso simile a JSON
const messages = [];
for await (const message of query({
  prompt: "Come funziona il livello dati?"
})) {
  messages.push(message);
}

// Accedi al messaggio risultato con metadati
const result = messages.find(m => m.type === "result");
console.log({
  result: result.result,
  cost: result.total_cost_usd,
  duration: result.duration_ms
});

# Raccogli tutti i messaggi con metadati
async with ClaudeSDKClient() as client:
    await client.query("Come funziona il livello dati?")
    
    messages = []
    result_data = None
    
    async for message in client.receive_messages():
        messages.append(message)
        
        # Cattura messaggio risultato con metadati
        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)

# Argomento diretto
claude -p "Spiega questo codice"

# Da stdin
echo "Spiega questo codice" | claude -p

// Prompt diretto
for await (const message of query({
  prompt: "Spiega questo codice"
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

// Da variabile
const userInput = "Spiega questo codice";
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:
        # Input di testo
        await client.query("Spiega questo codice")
        async for message in client.receive_response():
            # Elabora risposta in streaming
            pass
        
        # Input immagine (Claude userà automaticamente lo strumento Read)
        await client.query("Cosa c'è in questo diagramma? screenshot.png")
        async for message in client.receive_response():
            # Elabora analisi immagine
            pass
        
        # Input multipli con contenuto misto
        inputs = [
            "Analizza l'architettura in diagram.png",
            "Confrontala con le migliori pratiche",
            "Genera versione migliorata"
        ]
        
        for prompt in inputs:
            await client.query(prompt)
            async for message in client.receive_response():
                # Elabora ogni risposta
                pass

asyncio.run(process_inputs())

#!/bin/bash

# Agente di risposta agli incidenti automatizzato
investigate_incident() {
    local incident_description="$1"
    local severity="${2:-medium}"
    
    claude -p "Incidente: $incident_description (Gravità: $severity)" \
      --append-system-prompt "Sei un esperto SRE. Diagnostica il problema, valuta l'impatto e fornisci elementi d'azione immediati." \
      --output-format json \
      --allowedTools "Bash,Read,WebSearch,mcp__datadog" \
      --mcp-config monitoring-tools.json
}

# Utilizzo
investigate_incident "API di pagamento restituisce errori 500" "high"

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

// Agente di risposta agli incidenti automatizzato
async function investigateIncident(
  incidentDescription: string, 
  severity = "medium"
) {
  const messages = [];
  
  for await (const message of query({
    prompt: `Incidente: ${incidentDescription} (Gravità: ${severity})`,
    options: {
      systemPrompt: "Sei un esperto SRE. Diagnostica il problema, valuta l'impatto e fornisci elementi d'azione immediati.",
      maxTurns: 6,
      allowedTools: ["Bash", "Read", "WebSearch", "mcp__datadog"],
      mcpConfig: "monitoring-tools.json"
    }
  })) {
    messages.push(message);
  }
  
  return messages.find(m => m.type === "result");
}

// Utilizzo
const result = await investigateIncident("API di pagamento restituisce errori 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 di risposta agli incidenti automatizzato con streaming in tempo reale"""
    
    # Configurazione server MCP per strumenti di monitoraggio
    mcp_servers = {
        # Configurazione di esempio - decommentare e configurare secondo necessità:
        # "datadog": {
        #     "command": "npx",
        #     "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-datadog"],
        #     "env": {"API_KEY": "la-tua-chiave-datadog", "APP_KEY": "la-tua-chiave-app"}
        # }
    }
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="Sei un esperto SRE. Diagnostica il problema, valuta l'impatto e fornisci elementi d'azione immediati.",
            max_turns=6,
            allowed_tools=["Bash", "Read", "WebSearch", "mcp__datadog"],
            mcp_servers=mcp_servers
        )
    ) as client:
        # Invia i dettagli dell'incidente
        prompt = f"Incidente: {incident_description} (Gravità: {severity})"
        print(f"🚨 Investigando: {prompt}\n")
        await client.query(prompt)
        
        # Trasmetti il processo di investigazione
        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)
            
            # Cattura risultato finale
            if type(message).__name__ == "ResultMessage":
                return {
                    'analysis': ''.join(investigation_log),
                    'cost': message.total_cost_usd,
                    'duration_ms': message.duration_ms
                }

# Utilizzo
result = await investigate_incident("API di pagamento restituisce errori 500", "high")
print(f"\n\nInvestigazione completa. Costo: ${result['cost']:.4f}")

# Agente di audit di sicurezza per pull request
audit_pr() {
    local pr_number="$1"
    
    gh pr diff "$pr_number" | claude -p \
      --append-system-prompt "Sei un ingegnere della sicurezza. Rivedi questa PR per vulnerabilità, pattern insicuri e problemi di conformità." \
      --output-format json \
      --allowedTools "Read,Grep,WebSearch"
}

# Utilizzo e salva su file
audit_pr 123 > security-report.json

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

async function auditPR(prNumber: number) {
  // Ottieni diff PR
  const prDiff = execSync(`gh pr diff ${prNumber}`, { encoding: 'utf8' });
  
  const messages = [];
  for await (const message of query({
    prompt: prDiff,
    options: {
      systemPrompt: "Sei un ingegnere della sicurezza. Rivedi questa PR per vulnerabilità, pattern insicuri e problemi di conformità.",
      maxTurns: 3,
      allowedTools: ["Read", "Grep", "WebSearch"]
    }
  })) {
    messages.push(message);
  }
  
  return messages.find(m => m.type === "result");
}

// Utilizzo
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 di audit di sicurezza per pull request con feedback in streaming"""
    # Ottieni diff PR
    pr_diff = subprocess.check_output(
        ["gh", "pr", "diff", str(pr_number)], 
        text=True
    )
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="Sei un ingegnere della sicurezza. Rivedi questa PR per vulnerabilità, pattern insicuri e problemi di conformità.",
            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'):
                        # Trasmetti scoperte mentre vengono scoperte
                        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'
                    }
                }

# Utilizzo
report = await audit_pr(123)
print(f"\n\nAudit completo. Gravità: {report['metadata']['severity']}")
print(json.dumps(report, indent=2))

# Revisione documenti legali con persistenza della sessione
session_id=$(claude -p "Inizia sessione di revisione legale" --output-format json | jq -r '.session_id')

# Rivedi contratto in passaggi multipli
claude -p --resume "$session_id" "Rivedi contract.pdf per clausole di responsabilità"
claude -p --resume "$session_id" "Controlla conformità con requisiti GDPR" 
claude -p --resume "$session_id" "Genera riassunto esecutivo dei rischi"

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

async function legalReview() {
  // Inizia sessione di revisione legale
  let sessionId: string;
  
  for await (const message of query({
    prompt: "Inizia sessione di revisione legale",
    options: { maxTurns: 1 }
  })) {
    if (message.type === "system" && message.subtype === "init") {
      sessionId = message.session_id;
    }
  }
  
  // Revisione multi-step usando la stessa sessione
  const steps = [
    "Rivedi contract.pdf per clausole di responsabilità",
    "Controlla conformità con requisiti GDPR",
    "Genera riassunto esecutivo dei rischi"
  ];
  
  for (const step of steps) {
    for await (const message of query({
      prompt: step,
      options: { resumeSessionId: sessionId, maxTurns: 2 }
    })) {
      if (message.type === "result") {
        console.log(`Passaggio: ${step}`);
        console.log(message.result);
      }
    }
  }
}

import asyncio
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async def legal_review():
    """Revisione documenti legali con sessione persistente e streaming"""
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="Sei un avvocato aziendale. Fornisci analisi legale dettagliata.",
            max_turns=2
        )
    ) as client:
        # Revisione multi-step nella stessa sessione
        steps = [
            "Rivedi contract.pdf per clausole di responsabilità",
            "Controlla conformità con requisiti GDPR", 
            "Genera riassunto esecutivo dei rischi"
        ]
        
        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
                    })
        
        # Riassunto
        total_cost = sum(r['cost'] for r in review_results)
        print(f"\n\n✅ Revisione legale completa. Costo totale: ${total_cost:.4f}")
        return review_results

# Utilizzo
results = await legal_review()