Claude Code SDK

claude -p "システムパフォーマンスを分析" \
  --append-system-prompt "あなたはパフォーマンスエンジニアです" \
  --allowedTools "Bash,Read,WebSearch" \
  --permission-mode acceptEdits \
  --cwd /path/to/project

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

for await (const message of query({
  prompt: "システムパフォーマンスを分析",
  abortController: new AbortController(),
  options: {
    maxTurns: 5,
    systemPrompt: "あなたはパフォーマンスエンジニアです",
    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="あなたはパフォーマンスエンジニアです",
            allowed_tools=["Bash", "Read", "WebSearch"],
            max_turns=5
        )
    ) as client:
        await client.query("システムパフォーマンスを分析")
        
        # レスポンスをストリーミング
        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)

# スクリプトとして実行
asyncio.run(main())

# またはIPython/Jupyterで: await main()

from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async with ClaudeSDKClient() as client:
    # テキストメッセージ
    await client.query("このコードのセキュリティ問題を分析")
    
    # 画像参照付きメッセージ（画像はClaudeのReadツールで読み込まれます）
    await client.query("screenshot.pngに表示されているものを説明")
    
    # 連続する複数のメッセージ
    messages = [
        "まず、diagram.pngのアーキテクチャ図を分析",
        "次に、図に基づいて改善を提案",
        "最後に、実装コードを生成"
    ]
    
    for msg in messages:
        await client.query(msg)
        async for response in client.receive_response():
            # 各レスポンスを処理
            pass

# SDKはClaudeの組み込みReadツールを通じて画像ファイルを処理
# サポートされる形式：PNG、JPG、PDF、その他の一般的な形式

from claude_code_sdk import query, ClaudeCodeOptions

async for message in query(
    prompt="システムパフォーマンスを分析",
    options=ClaudeCodeOptions(system_prompt="あなたはパフォーマンスエンジニアです")
):
    if type(message).__name__ == "ResultMessage":
        print(message.result)

# 最新の会話を継続
claude --continue "今度はパフォーマンス向上のためにリファクタリング"

# セッションIDで特定の会話を再開
claude --resume 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 "テストを更新"

# 非インタラクティブモードで再開
claude --resume 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 "すべてのリンティング問題を修正" --no-interactive

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

// 最新の会話を継続
for await (const message of query({
  prompt: "今度はパフォーマンス向上のためにリファクタリング",
  options: { continueSession: true }
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

// 特定のセッションを再開
for await (const message of query({
  prompt: "テストを更新",
  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

# 方法1：永続的な会話にClaudeSDKClientを使用
async def multi_turn_conversation():
    async with ClaudeSDKClient() as client:
        # 最初のクエリ
        await client.query("決済モジュールをリファクタリングしましょう")
        async for msg in client.receive_response():
            # 最初のレスポンスを処理
            pass
        
        # 同じセッションで継続
        await client.query("今度は包括的なエラーハンドリングを追加")
        async for msg in client.receive_response():
            # 継続を処理
            pass
        
        # 会話コンテキストは全体を通じて維持される

# 方法2：セッション管理でquery関数を使用
async def resume_session():
    # 最新の会話を継続
    async for message in query(
        prompt="今度はパフォーマンス向上のためにリファクタリング",
        options=ClaudeCodeOptions(continue_conversation=True)
    ):
        if type(message).__name__ == "ResultMessage":
            print(message.result)

    # 特定のセッションを再開
    async for message in query(
        prompt="テストを更新", 
        options=ClaudeCodeOptions(
            resume="550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
            max_turns=3
        )
    ):
        if type(message).__name__ == "ResultMessage":
            print(message.result)

# 例を実行
asyncio.run(multi_turn_conversation())

claude -p "このコードをレビュー" --permission-mode plan

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

for await (const message of query({
  prompt: "あなたのプロンプトをここに",
  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("あなたのプロンプトをここに")

# SREインシデント対応エージェント
claude -p "APIがダウン、調査" \
  --append-system-prompt "あなたはSREエキスパートです。問題を体系的に診断し、実行可能な解決策を提供してください。"

# 法的文書レビューエージェント  
claude -p "この契約をレビュー" \
  --append-system-prompt "あなたは企業弁護士です。リスクを特定し、改善を提案し、コンプライアンスを確保してください。"

# デフォルトシステムプロンプトに追加
claude -p "この関数をリファクタリング" \
  --append-system-prompt "常に包括的なエラーハンドリングとユニットテストを含めてください。"

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

// SREインシデント対応エージェント
for await (const message of query({
  prompt: "APIがダウン、調査",
  options: {
    systemPrompt: "あなたはSREエキスパートです。問題を体系的に診断し、実行可能な解決策を提供してください。",
    maxTurns: 3
  }
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

// デフォルトシステムプロンプトに追加
for await (const message of query({
  prompt: "この関数をリファクタリング",
  options: {
    appendSystemPrompt: "常に包括的なエラーハンドリングとユニットテストを含めてください。",
    maxTurns: 2
  }
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

import asyncio
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async def specialized_agents():
    # ストリーミング付きSREインシデント対応エージェント
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="あなたはSREエキスパートです。問題を体系的に診断し、実行可能な解決策を提供してください。",
            max_turns=3
        )
    ) as sre_agent:
        await sre_agent.query("APIがダウン、調査")
        
        # 診断プロセスをストリーミング
        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)
    
    # カスタムプロンプト付き法的レビューエージェント
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            append_system_prompt="常に包括的なエラーハンドリングとユニットテストを含めてください。",
            max_turns=2
        )
    ) as dev_agent:
        await dev_agent.query("この関数をリファクタリング")
        
        # 完全なレスポンスを収集
        full_response = []
        async for message in dev_agent.receive_response():
            if type(message).__name__ == "ResultMessage":
                print(message.result)

asyncio.run(specialized_agents())

# 監視ツール付きSREエージェント
claude -p "決済サービスの停止を調査" \
  --mcp-config sre-tools.json \
  --allowedTools "mcp__datadog,mcp__pagerduty,mcp__kubernetes" \
  --append-system-prompt "あなたはSREです。監視データを使用して問題を診断してください。"

# CRMアクセス付きカスタマーサポートエージェント
claude -p "顧客チケット#12345の解決を支援" \
  --mcp-config support-tools.json \
  --allowedTools "mcp__zendesk,mcp__stripe,mcp__user_db" \
  --append-system-prompt "あなたは技術サポートスペシャリストです。"

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

// 監視ツール付きSREエージェント
for await (const message of query({
  prompt: "決済サービスの停止を調査",
  options: {
    mcpConfig: "sre-tools.json",
    allowedTools: ["mcp__datadog", "mcp__pagerduty", "mcp__kubernetes"],
    systemPrompt: "あなたはSREです。監視データを使用して問題を診断してください。",
    maxTurns: 4
  }
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

import asyncio
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async def mcp_enabled_agent():
    # 文書アクセスとストリーミング付き法的エージェント
    # 注意：必要に応じてMCPサーバーを設定してください
    mcp_servers = {
        # 設定例 - 必要に応じてコメントアウトして設定：
        # "docusign": {
        #     "command": "npx",
        #     "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-docusign"],
        #     "env": {"API_KEY": "your-key"}
        # }
    }
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            mcp_servers=mcp_servers,
            allowed_tools=["mcp__docusign", "mcp__compliance_db"],
            system_prompt="あなたは契約レビューを専門とする企業弁護士です。",
            max_turns=4
        )
    ) as client:
        await client.query("この契約のコンプライアンスリスクをレビュー")
        
        # ツール使用とレスポンスを監視
        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[ツール使用中: {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\nレビュー完了。総コスト: ${message.total_cost_usd:.4f}")

asyncio.run(mcp_enabled_agent())

# MCPサーバー設定で使用
claude -p "セキュリティ問題を分析して修正" \
  --permission-prompt-tool mcp__security__approval_prompt \
  --mcp-config security-tools.json \
  --allowedTools "Read,Grep" \
  --disallowedTools "Bash(rm*),Write"

# カスタム権限ルールで
claude -p "コードベースをリファクタリング" \
  --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",
  '権限チェックをシミュレート - 入力に"allow"が含まれている場合は承認、そうでなければ拒否',
  {
    tool_name: z.string().describe("権限を要求するツールの名前"),
    input: z.object({}).passthrough().describe("ツールの入力"),
    tool_use_id: z.string().optional().describe("一意のツール使用リクエストID"),
  },
  async ({ tool_name, input }) => {
    return {
      content: [
        {
          type: "text",
          text: JSON.stringify(
            JSON.stringify(input).includes("allow")
              ? {
                  behavior: "allow",
                  updatedInput: input,
                }
              : {
                  behavior: "deny",
                  message: "テストapproval_promptツールによって権限が拒否されました",
                }
          ),
        },
      ],
    };
  }
);

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

for await (const message of query({
  prompt: "コードベースを分析",
  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():
    """カスタム権限プロンプトツールを使用する例"""
    
    # MCPサーバー設定
    mcp_servers = {
        # 設定例 - 必要に応じてコメントアウトして設定：
        # "security": {
        #     "command": "npx",
        #     "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-security"],
        #     "env": {"API_KEY": "your-key"}
        # }
    }
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            permission_prompt_tool_name="mcp__security__approval_prompt",  # permission_prompt_toolから変更
            mcp_servers=mcp_servers,
            allowed_tools=["Read", "Grep"],
            disallowed_tools=["Bash(rm*)", "Write"],
            system_prompt="あなたはセキュリティ監査人です"
        )
    ) as client:
        await client.query("セキュリティ問題を分析して修正")
        
        # ツール使用と権限を監視
        async for message in client.receive_response():
            if hasattr(message, 'content'):
                for block in message.content:
                    if hasattr(block, 'type'):  # 'type'属性のチェックを追加
                        if block.type == 'tool_use':
                            print(f"[ツール: {block.name}] ", end='')
                    if hasattr(block, 'text'):
                        print(block.text, end='', flush=True)
            
            # エラーメッセージで権限拒否をチェック
            if type(message).__name__ == "ErrorMessage":
                if hasattr(message, 'error') and "Permission denied" in str(message.error):
                    print(f"\n⚠️ 権限拒否: {message.error}")

# MCPサーバー実装例（Python）
# これはMCPサーバーコードに含まれます
async def approval_prompt(tool_name: str, input: dict, tool_use_id: str = None):
    """カスタム権限プロンプトハンドラー"""
    # ここにカスタムロジック
    if "allow" in str(input):
        return json.dumps({
            "behavior": "allow",
            "updatedInput": input
        })
    else:
        return json.dumps({
            "behavior": "deny",
            "message": f"{tool_name}の権限が拒否されました"
        })

asyncio.run(use_permission_prompt())

claude -p "ファイルsrc/components/Header.tsxを説明"
# 出力: これは...を表示するReactコンポーネントです

// デフォルトテキスト出力
for await (const message of query({
  prompt: "ファイルsrc/components/Header.tsxを説明"
})) {
  if (message.type === "result") {
    console.log(message.result);
    // 出力: これは...を表示するReactコンポーネントです
  }
}

# ストリーミング付きデフォルトテキスト出力
async with ClaudeSDKClient() as client:
    await client.query("ファイルsrc/components/Header.tsxを説明")
    
    # テキストが到着するとストリーミング
    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)
                    # 出力はリアルタイムでストリーミング: これは...を表示するReactコンポーネントです

claude -p "データレイヤーはどのように動作しますか？" --output-format json

// JSON風アクセスのためにすべてのメッセージを収集
const messages = [];
for await (const message of query({
  prompt: "データレイヤーはどのように動作しますか？"
})) {
  messages.push(message);
}

// メタデータ付きの結果メッセージにアクセス
const result = messages.find(m => m.type === "result");
console.log({
  result: result.result,
  cost: result.total_cost_usd,
  duration: result.duration_ms
});

# メタデータ付きですべてのメッセージを収集
async with ClaudeSDKClient() as client:
    await client.query("データレイヤーはどのように動作しますか？")
    
    messages = []
    result_data = None
    
    async for message in client.receive_messages():
        messages.append(message)
        
        # メタデータ付きの結果メッセージをキャプチャ
        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)

# 直接引数
claude -p "このコードを説明"

# stdinから
echo "このコードを説明" | claude -p

// 直接プロンプト
for await (const message of query({
  prompt: "このコードを説明"
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

// 変数から
const userInput = "このコードを説明";
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:
        # テキスト入力
        await client.query("このコードを説明")
        async for message in client.receive_response():
            # ストリーミングレスポンスを処理
            pass
        
        # 画像入力（ClaudeはReadツールを自動的に使用）
        await client.query("この図に何が表示されていますか？ screenshot.png")
        async for message in client.receive_response():
            # 画像分析を処理
            pass
        
        # 混合コンテンツの複数入力
        inputs = [
            "diagram.pngのアーキテクチャを分析",
            "ベストプラクティスと比較",
            "改良版を生成"
        ]
        
        for prompt in inputs:
            await client.query(prompt)
            async for message in client.receive_response():
                # 各レスポンスを処理
                pass

asyncio.run(process_inputs())

#!/bin/bash

# 自動インシデント対応エージェント
investigate_incident() {
    local incident_description="$1"
    local severity="${2:-medium}"
    
    claude -p "インシデント: $incident_description (重要度: $severity)" \
      --append-system-prompt "あなたはSREエキスパートです。問題を診断し、影響を評価し、即座の行動項目を提供してください。" \
      --output-format json \
      --allowedTools "Bash,Read,WebSearch,mcp__datadog" \
      --mcp-config monitoring-tools.json
}

# 使用方法
investigate_incident "決済APIが500エラーを返している" "high"

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

// 自動インシデント対応エージェント
async function investigateIncident(
  incidentDescription: string, 
  severity = "medium"
) {
  const messages = [];
  
  for await (const message of query({
    prompt: `インシデント: ${incidentDescription} (重要度: ${severity})`,
    options: {
      systemPrompt: "あなたはSREエキスパートです。問題を診断し、影響を評価し、即座の行動項目を提供してください。",
      maxTurns: 6,
      allowedTools: ["Bash", "Read", "WebSearch", "mcp__datadog"],
      mcpConfig: "monitoring-tools.json"
    }
  })) {
    messages.push(message);
  }
  
  return messages.find(m => m.type === "result");
}

// 使用方法
const result = await investigateIncident("決済APIが500エラーを返している", "high");
console.log(result.result);

import asyncio
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async def investigate_incident(incident_description: str, severity: str = "medium"):
    """リアルタイムストリーミング付き自動インシデント対応エージェント"""
    
    # 監視ツール用MCPサーバー設定
    mcp_servers = {
        # 設定例 - 必要に応じてコメントアウトして設定：
        # "datadog": {
        #     "command": "npx",
        #     "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-datadog"],
        #     "env": {"API_KEY": "your-datadog-key", "APP_KEY": "your-app-key"}
        # }
    }
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="あなたはSREエキスパートです。問題を診断し、影響を評価し、即座の行動項目を提供してください。",
            max_turns=6,
            allowed_tools=["Bash", "Read", "WebSearch", "mcp__datadog"],
            mcp_servers=mcp_servers
        )
    ) as client:
        # インシデント詳細を送信
        prompt = f"インシデント: {incident_description} (重要度: {severity})"
        print(f"🚨 調査中: {prompt}\n")
        await client.query(prompt)
        
        # 調査プロセスをストリーミング
        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)
            
            # 最終結果をキャプチャ
            if type(message).__name__ == "ResultMessage":
                return {
                    'analysis': ''.join(investigation_log),
                    'cost': message.total_cost_usd,
                    'duration_ms': message.duration_ms
                }

# 使用方法
result = await investigate_incident("決済APIが500エラーを返している", "high")
print(f"\n\n調査完了。コスト: ${result['cost']:.4f}")

# プルリクエスト用セキュリティ監査エージェント
audit_pr() {
    local pr_number="$1"
    
    gh pr diff "$pr_number" | claude -p \
      --append-system-prompt "あなたはセキュリティエンジニアです。このPRの脆弱性、安全でないパターン、コンプライアンス問題をレビューしてください。" \
      --output-format json \
      --allowedTools "Read,Grep,WebSearch"
}

# 使用方法とファイルに保存
audit_pr 123 > security-report.json

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

async function auditPR(prNumber: number) {
  // PR差分を取得
  const prDiff = execSync(`gh pr diff ${prNumber}`, { encoding: 'utf8' });
  
  const messages = [];
  for await (const message of query({
    prompt: prDiff,
    options: {
      systemPrompt: "あなたはセキュリティエンジニアです。このPRの脆弱性、安全でないパターン、コンプライアンス問題をレビューしてください。",
      maxTurns: 3,
      allowedTools: ["Read", "Grep", "WebSearch"]
    }
  })) {
    messages.push(message);
  }
  
  return messages.find(m => m.type === "result");
}

// 使用方法
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):
    """ストリーミングフィードバック付きプルリクエスト用セキュリティ監査エージェント"""
    # PR差分を取得
    pr_diff = subprocess.check_output(
        ["gh", "pr", "diff", str(pr_number)], 
        text=True
    )
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="あなたはセキュリティエンジニアです。このPRの脆弱性、安全でないパターン、コンプライアンス問題をレビューしてください。",
            max_turns=3,
            allowed_tools=["Read", "Grep", "WebSearch"]
        )
    ) as client:
        print(f"🔍 PR #{pr_number}を監査中\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'):
                        # 発見された問題をストリーミング
                        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'
                    }
                }

# 使用方法
report = await audit_pr(123)
print(f"\n\n監査完了。重要度: {report['metadata']['severity']}")
print(json.dumps(report, indent=2))

# セッション永続化付き法的文書レビュー
session_id=$(claude -p "法的レビューセッションを開始" --output-format json | jq -r '.session_id')

# 複数ステップで契約をレビュー
claude -p --resume "$session_id" "contract.pdfの責任条項をレビュー"
claude -p --resume "$session_id" "GDPR要件のコンプライアンスをチェック" 
claude -p --resume "$session_id" "リスクの要約を生成"

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

async function legalReview() {
  // 法的レビューセッションを開始
  let sessionId: string;
  
  for await (const message of query({
    prompt: "法的レビューセッションを開始",
    options: { maxTurns: 1 }
  })) {
    if (message.type === "system" && message.subtype === "init") {
      sessionId = message.session_id;
    }
  }
  
  // 同じセッションを使用した多段階レビュー
  const steps = [
    "contract.pdfの責任条項をレビュー",
    "GDPR要件のコンプライアンスをチェック",
    "リスクの要約を生成"
  ];
  
  for (const step of steps) {
    for await (const message of query({
      prompt: step,
      options: { resumeSessionId: sessionId, maxTurns: 2 }
    })) {
      if (message.type === "result") {
        console.log(`ステップ: ${step}`);
        console.log(message.result);
      }
    }
  }
}

import asyncio
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async def legal_review():
    """永続セッションとストリーミング付き法的文書レビュー"""
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="あなたは企業弁護士です。詳細な法的分析を提供してください。",
            max_turns=2
        )
    ) as client:
        # 同じセッションでの多段階レビュー
        steps = [
            "contract.pdfの責任条項をレビュー",
            "GDPR要件のコンプライアンスをチェック", 
            "リスクの要約を生成"
        ]
        
        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
                    })
        
        # 要約
        total_cost = sum(r['cost'] for r in review_results)
        print(f"\n\n✅ 法的レビュー完了。総コスト: ${total_cost:.4f}")
        return review_results

# 使用方法
results = await legal_review()