Claude Code SDK

claude -p "Analisar desempenho do sistema" \
  --append-system-prompt "Você é um engenheiro de desempenho" \
  --allowedTools "Bash,Read,WebSearch" \
  --permission-mode acceptEdits \
  --cwd /caminho/para/projeto

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

for await (const message of query({
  prompt: "Analisar desempenho do sistema",
  abortController: new AbortController(),
  options: {
    maxTurns: 5,
    systemPrompt: "Você é um engenheiro de desempenho",
    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="Você é um engenheiro de desempenho",
            allowed_tools=["Bash", "Read", "WebSearch"],
            max_turns=5
        )
    ) as client:
        await client.query("Analisar desempenho do sistema")
        
        # Transmitir respostas
        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)

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

# Ou no IPython/Jupyter: await main()

from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async with ClaudeSDKClient() as client:
    # Mensagem de texto
    await client.query("Analise este código em busca de problemas de segurança")
    
    # Mensagem com referência de imagem (imagem será lida pela ferramenta Read do Claude)
    await client.query("Explique o que é mostrado em screenshot.png")
    
    # Múltiplas mensagens em sequência
    messages = [
        "Primeiro, analise o diagrama de arquitetura em diagram.png",
        "Agora sugira melhorias baseadas no diagrama",
        "Finalmente, gere código de implementação"
    ]
    
    for msg in messages:
        await client.query(msg)
        async for response in client.receive_response():
            # Processar cada resposta
            pass

# O SDK lida com arquivos de imagem através da ferramenta Read integrada do Claude
# Formatos suportados: PNG, JPG, PDF e outros formatos comuns

from claude_code_sdk import query, ClaudeCodeOptions

async for message in query(
    prompt="Analisar desempenho do sistema",
    options=ClaudeCodeOptions(system_prompt="Você é um engenheiro de desempenho")
):
    if type(message).__name__ == "ResultMessage":
        print(message.result)

# Continuar a conversa mais recente
claude --continue "Agora refatore isso para melhor desempenho"

# Retomar uma conversa específica por ID de sessão
claude --resume 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 "Atualize os testes"

# Retomar em modo não interativo
claude --resume 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 "Corrija todos os problemas de linting" --no-interactive

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

// Continuar conversa mais recente
for await (const message of query({
  prompt: "Agora refatore isso para melhor desempenho",
  options: { continueSession: true }
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

// Retomar sessão específica
for await (const message of query({
  prompt: "Atualize os testes",
  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: Usando ClaudeSDKClient para conversas persistentes
async def multi_turn_conversation():
    async with ClaudeSDKClient() as client:
        # Primeira consulta
        await client.query("Vamos refatorar o módulo de pagamento")
        async for msg in client.receive_response():
            # Processar primeira resposta
            pass
        
        # Continuar na mesma sessão
        await client.query("Agora adicione tratamento de erro abrangente")
        async for msg in client.receive_response():
            # Processar continuação
            pass
        
        # O contexto da conversa é mantido durante todo o processo

# Método 2: Usando função query com gerenciamento de sessão
async def resume_session():
    # Continuar conversa mais recente
    async for message in query(
        prompt="Agora refatore isso para melhor desempenho",
        options=ClaudeCodeOptions(continue_conversation=True)
    ):
        if type(message).__name__ == "ResultMessage":
            print(message.result)

    # Retomar sessão específica
    async for message in query(
        prompt="Atualize os testes", 
        options=ClaudeCodeOptions(
            resume="550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
            max_turns=3
        )
    ):
        if type(message).__name__ == "ResultMessage":
            print(message.result)

# Executar os exemplos
asyncio.run(multi_turn_conversation())

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

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

for await (const message of query({
  prompt: "Seu prompt aqui",
  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("Seu prompt aqui")

# Agente de resposta a incidentes SRE
claude -p "API está fora do ar, investigue" \
  --append-system-prompt "Você é um especialista SRE. Diagnostique problemas sistematicamente e forneça soluções acionáveis."

# Agente de revisão de documentos jurídicos  
claude -p "Revise este contrato" \
  --append-system-prompt "Você é um advogado corporativo. Identifique riscos, sugira melhorias e garanta conformidade."

# Anexar ao prompt de sistema padrão
claude -p "Refatore esta função" \
  --append-system-prompt "Sempre inclua tratamento de erro abrangente e testes unitários."

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

// Agente de resposta a incidentes SRE
for await (const message of query({
  prompt: "API está fora do ar, investigue",
  options: {
    systemPrompt: "Você é um especialista SRE. Diagnostique problemas sistematicamente e forneça soluções acionáveis.",
    maxTurns: 3
  }
})) {
  if (message.type === "result") console.log(message.result);
}

// Anexar ao prompt de sistema padrão
for await (const message of query({
  prompt: "Refatore esta função",
  options: {
    appendSystemPrompt: "Sempre inclua tratamento de erro abrangente e testes unitários.",
    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 resposta a incidentes SRE com transmissão
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="Você é um especialista SRE. Diagnostique problemas sistematicamente e forneça soluções acionáveis.",
            max_turns=3
        )
    ) as sre_agent:
        await sre_agent.query("API está fora do ar, investigue")
        
        # Transmitir o processo 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 revisão jurídica com prompt personalizado
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            append_system_prompt="Sempre inclua tratamento de erro abrangente e testes unitários.",
            max_turns=2
        )
    ) as dev_agent:
        await dev_agent.query("Refatore esta função")
        
        # Coletar resposta 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 com ferramentas de monitoramento
claude -p "Investigue a interrupção do serviço de pagamento" \
  --mcp-config sre-tools.json \
  --allowedTools "mcp__datadog,mcp__pagerduty,mcp__kubernetes" \
  --append-system-prompt "Você é um SRE. Use dados de monitoramento para diagnosticar problemas."

# Agente de suporte ao cliente com acesso CRM
claude -p "Ajude a resolver o ticket do cliente #12345" \
  --mcp-config support-tools.json \
  --allowedTools "mcp__zendesk,mcp__stripe,mcp__user_db" \
  --append-system-prompt "Você é um especialista em suporte técnico."

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

// Agente SRE com ferramentas de monitoramento
for await (const message of query({
  prompt: "Investigue a interrupção do serviço de pagamento",
  options: {
    mcpConfig: "sre-tools.json",
    allowedTools: ["mcp__datadog", "mcp__pagerduty", "mcp__kubernetes"],
    systemPrompt: "Você é um SRE. Use dados de monitoramento 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 jurídico com acesso a documentos e transmissão
    # Nota: Configure seus servidores MCP conforme necessário
    mcp_servers = {
        # Configuração de exemplo - descomente e configure conforme necessário:
        # "docusign": {
        #     "command": "npx",
        #     "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-docusign"],
        #     "env": {"API_KEY": "sua-chave"}
        # }
    }
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            mcp_servers=mcp_servers,
            allowed_tools=["mcp__docusign", "mcp__compliance_db"],
            system_prompt="Você é um advogado corporativo especializado em revisão de contratos.",
            max_turns=4
        )
    ) as client:
        await client.query("Revise este contrato em busca de riscos de conformidade")
        
        # Monitorar uso de ferramentas e respostas
        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 ferramenta: {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\nRevisão completa. Custo total: ${message.total_cost_usd:.4f}")

asyncio.run(mcp_enabled_agent())

# Usar com sua configuração de servidor MCP
claude -p "Analise e corrija os problemas de segurança" \
  --permission-prompt-tool mcp__security__approval_prompt \
  --mcp-config security-tools.json \
  --allowedTools "Read,Grep" \
  --disallowedTools "Bash(rm*),Write"

# Com regras de permissão personalizadas
claude -p "Refatore a 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 uma verificação de permissão - aprovar se a entrada contém "allow", caso contrário negar',
  {
    tool_name: z.string().describe("O nome da ferramenta solicitando permissão"),
    input: z.object({}).passthrough().describe("A entrada para a ferramenta"),
    tool_use_id: z.string().optional().describe("O ID único da solicitação de uso da ferramenta"),
  },
  async ({ tool_name, input }) => {
    return {
      content: [
        {
          type: "text",
          text: JSON.stringify(
            JSON.stringify(input).includes("allow")
              ? {
                  behavior: "allow",
                  updatedInput: input,
                }
              : {
                  behavior: "deny",
                  message: "Permissão negada pela ferramenta test approval_prompt",
                }
          ),
        },
      ],
    };
  }
);

// Usar no SDK
import { query } from "@anthropic-ai/claude-code";

for await (const message of query({
  prompt: "Analise a 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():
    """Exemplo usando ferramenta de prompt de permissão personalizada"""
    
    # Configuração do servidor MCP
    mcp_servers = {
        # Configuração de exemplo - descomente e configure conforme necessário:
        # "security": {
        #     "command": "npx",
        #     "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-security"],
        #     "env": {"API_KEY": "sua-chave"}
        # }
    }
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            permission_prompt_tool_name="mcp__security__approval_prompt",  # Alterado de permission_prompt_tool
            mcp_servers=mcp_servers,
            allowed_tools=["Read", "Grep"],
            disallowed_tools=["Bash(rm*)", "Write"],
            system_prompt="Você é um auditor de segurança"
        )
    ) as client:
        await client.query("Analise e corrija os problemas de segurança")
        
        # Monitorar uso de ferramentas e permissões
        async for message in client.receive_response():
            if hasattr(message, 'content'):
                for block in message.content:
                    if hasattr(block, 'type'):  # Adicionada verificação para atributo 'type'
                        if block.type == 'tool_use':
                            print(f"[Ferramenta: {block.name}] ", end='')
                    if hasattr(block, 'text'):
                        print(block.text, end='', flush=True)
            
            # Verificar negações de permissão em mensagens de erro
            if type(message).__name__ == "ErrorMessage":
                if hasattr(message, 'error') and "Permission denied" in str(message.error):
                    print(f"\n⚠️ Permissão negada: {message.error}")

# Exemplo de implementação de servidor MCP (Python)
# Isso estaria no código do seu servidor MCP
async def approval_prompt(tool_name: str, input: dict, tool_use_id: str = None):
    """Manipulador de prompt de permissão personalizado"""
    # Sua lógica personalizada aqui
    if "allow" in str(input):
        return json.dumps({
            "behavior": "allow",
            "updatedInput": input
        })
    else:
        return json.dumps({
            "behavior": "deny",
            "message": f"Permissão negada para {tool_name}"
        })

asyncio.run(use_permission_prompt())

claude -p "Explique o arquivo src/components/Header.tsx"
# Saída: Este é um componente React mostrando...

// Saída de texto padrão
for await (const message of query({
  prompt: "Explique o arquivo src/components/Header.tsx"
})) {
  if (message.type === "result") {
    console.log(message.result);
    // Saída: Este é um componente React mostrando...
  }
}

# Saída de texto padrão com transmissão
async with ClaudeSDKClient() as client:
    await client.query("Explique o arquivo src/components/Header.tsx")
    
    # Transmitir texto conforme chega
    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)
                    # Saída transmite em tempo real: Este é um componente React mostrando...

claude -p "Como funciona a camada de dados?" --output-format json

// Coletar todas as mensagens para acesso tipo JSON
const messages = [];
for await (const message of query({
  prompt: "Como funciona a camada de dados?"
})) {
  messages.push(message);
}

// Acessar mensagem de resultado com metadados
const result = messages.find(m => m.type === "result");
console.log({
  result: result.result,
  cost: result.total_cost_usd,
  duration: result.duration_ms
});

# Coletar todas as mensagens com metadados
async with ClaudeSDKClient() as client:
    await client.query("Como funciona a camada de dados?")
    
    messages = []
    result_data = None
    
    async for message in client.receive_messages():
        messages.append(message)
        
        # Capturar mensagem de resultado com metadados
        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 direto
claude -p "Explique este código"

# Do stdin
echo "Explique este código" | claude -p

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

// De variável
const userInput = "Explique 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("Explique este código")
        async for message in client.receive_response():
            # Processar resposta de transmissão
            pass
        
        # Entrada de imagem (Claude usará ferramenta Read automaticamente)
        await client.query("O que há neste diagrama? screenshot.png")
        async for message in client.receive_response():
            # Processar análise de imagem
            pass
        
        # Múltiplas entradas com conteúdo misto
        inputs = [
            "Analise a arquitetura em diagram.png",
            "Compare com melhores práticas",
            "Gere versão melhorada"
        ]
        
        for prompt in inputs:
            await client.query(prompt)
            async for message in client.receive_response():
                # Processar cada resposta
                pass

asyncio.run(process_inputs())

#!/bin/bash

# Agente de resposta a incidentes automatizado
investigate_incident() {
    local incident_description="$1"
    local severity="${2:-medium}"
    
    claude -p "Incidente: $incident_description (Severidade: $severity)" \
      --append-system-prompt "Você é um especialista SRE. Diagnostique o problema, avalie o impacto e forneça itens de ação imediatos." \
      --output-format json \
      --allowedTools "Bash,Read,WebSearch,mcp__datadog" \
      --mcp-config monitoring-tools.json
}

# Uso
investigate_incident "API de pagamento retornando erros 500" "high"

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

// Agente de resposta a incidentes automatizado
async function investigateIncident(
  incidentDescription: string, 
  severity = "medium"
) {
  const messages = [];
  
  for await (const message of query({
    prompt: `Incidente: ${incidentDescription} (Severidade: ${severity})`,
    options: {
      systemPrompt: "Você é um especialista SRE. Diagnostique o problema, avalie o impacto e forneça itens de ação imediatos.",
      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 pagamento retornando erros 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 resposta a incidentes automatizado com transmissão em tempo real"""
    
    # Configuração do servidor MCP para ferramentas de monitoramento
    mcp_servers = {
        # Configuração de exemplo - descomente e configure conforme necessário:
        # "datadog": {
        #     "command": "npx",
        #     "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-datadog"],
        #     "env": {"API_KEY": "sua-chave-datadog", "APP_KEY": "sua-chave-app"}
        # }
    }
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="Você é um especialista SRE. Diagnostique o problema, avalie o impacto e forneça itens de ação imediatos.",
            max_turns=6,
            allowed_tools=["Bash", "Read", "WebSearch", "mcp__datadog"],
            mcp_servers=mcp_servers
        )
    ) as client:
        # Enviar os detalhes do incidente
        prompt = f"Incidente: {incident_description} (Severidade: {severity})"
        print(f"🚨 Investigando: {prompt}\n")
        await client.query(prompt)
        
        # Transmitir o processo de investigação
        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 pagamento retornando erros 500", "high")
print(f"\n\nInvestigação completa. Custo: ${result['cost']:.4f}")

# Agente de auditoria de segurança para pull requests
audit_pr() {
    local pr_number="$1"
    
    gh pr diff "$pr_number" | claude -p \
      --append-system-prompt "Você é um engenheiro de segurança. Revise este PR em busca de vulnerabilidades, padrões inseguros e problemas de conformidade." \
      --output-format json \
      --allowedTools "Read,Grep,WebSearch"
}

# Uso e salvar em arquivo
audit_pr 123 > security-report.json

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

async function auditPR(prNumber: number) {
  // Obter diff do PR
  const prDiff = execSync(`gh pr diff ${prNumber}`, { encoding: 'utf8' });
  
  const messages = [];
  for await (const message of query({
    prompt: prDiff,
    options: {
      systemPrompt: "Você é um engenheiro de segurança. Revise este PR em busca de vulnerabilidades, padrões inseguros e problemas de conformidade.",
      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 auditoria de segurança para pull requests com feedback de transmissão"""
    # Obter diff do PR
    pr_diff = subprocess.check_output(
        ["gh", "pr", "diff", str(pr_number)], 
        text=True
    )
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="Você é um engenheiro de segurança. Revise este PR em busca de vulnerabilidades, padrões inseguros e problemas de conformidade.",
            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 descobertas conforme são descobertas
                        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\nAuditoria completa. Severidade: {report['metadata']['severity']}")
print(json.dumps(report, indent=2))

# Revisão de documento jurídico com persistência de sessão
session_id=$(claude -p "Iniciar sessão de revisão jurídica" --output-format json | jq -r '.session_id')

# Revisar contrato em múltiplas etapas
claude -p --resume "$session_id" "Revisar contract.pdf em busca de cláusulas de responsabilidade"
claude -p --resume "$session_id" "Verificar conformidade com requisitos GDPR" 
claude -p --resume "$session_id" "Gerar resumo executivo dos riscos"

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

async function legalReview() {
  // Iniciar sessão de revisão jurídica
  let sessionId: string;
  
  for await (const message of query({
    prompt: "Iniciar sessão de revisão jurídica",
    options: { maxTurns: 1 }
  })) {
    if (message.type === "system" && message.subtype === "init") {
      sessionId = message.session_id;
    }
  }
  
  // Revisão de múltiplas etapas usando a mesma sessão
  const steps = [
    "Revisar contract.pdf em busca de cláusulas de responsabilidade",
    "Verificar conformidade com requisitos GDPR",
    "Gerar resumo executivo dos riscos"
  ];
  
  for (const step of steps) {
    for await (const message of query({
      prompt: step,
      options: { resumeSessionId: sessionId, maxTurns: 2 }
    })) {
      if (message.type === "result") {
        console.log(`Etapa: ${step}`);
        console.log(message.result);
      }
    }
  }
}

import asyncio
from claude_code_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeCodeOptions

async def legal_review():
    """Revisão de documento jurídico com sessão persistente e transmissão"""
    
    async with ClaudeSDKClient(
        options=ClaudeCodeOptions(
            system_prompt="Você é um advogado corporativo. Forneça análise jurídica detalhada.",
            max_turns=2
        )
    ) as client:
        # Revisão de múltiplas etapas na mesma sessão
        steps = [
            "Revisar contract.pdf em busca de cláusulas de responsabilidade",
            "Verificar conformidade com requisitos GDPR", 
            "Gerar resumo executivo dos riscos"
        ]
        
        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
                    })
        
        # Resumo
        total_cost = sum(r['cost'] for r in review_results)
        print(f"\n\n✅ Revisão jurídica completa. Custo total: ${total_cost:.4f}")
        return review_results

# Uso
results = await legal_review()