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Add Analista-Processual squad for process analysis#3

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claude/init-analyst-squad-BdrqW
Mar 18, 2026
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Add Analista-Processual squad for process analysis#3
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claude/init-analyst-squad-BdrqW

Conversation

@felippepestana
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@felippepestana felippepestana commented Mar 18, 2026

Summary

Introduces a new specialized squad for organizational process analysis, featuring a coordinated multi-agent system that maps, evaluates, and documents business processes.

Key Changes

  • New Squad Implementation (squads/analista-processual/squad.py):

    • Coordinating agent that orchestrates three specialized subagents
    • Mapeador agent: Maps process steps, actors, inputs, outputs, and decision points in pseudo-BPMN format
    • Avaliador agent: Identifies bottlenecks, operational/compliance risks, and improvement opportunities with maturity scoring
    • Documentador agent: Generates structured Markdown reports with executive summaries, risk matrices, and improvement roadmaps
    • Supports multiple input methods: command-line arguments, stdin, and interactive mode
    • Uses Claude Opus 4.6 with adaptive thinking and up to 30 conversation turns
  • Documentation (squads/analista-processual/README.md):

    • Agent responsibilities table
    • Installation and usage instructions
    • Output format description
  • Dependencies (squads/analista-processual/requirements.txt):

    • Specifies required packages for the squad

Implementation Details

  • Agents are defined with specialized prompts and tool access (Read, Write, Glob)
  • Coordinating system prompt enforces a strict workflow: mapping → evaluation → documentation
  • Flexible input handling allows users to provide process descriptions via CLI arguments, piped input, or interactive prompt
  • Output is streamed and presented as a consolidated final report with stop reason indication

https://claude.ai/code/session_011hYWQ6AMQtTzLXe9HAmcVU

Summary by Sourcery

Introduz uma nova squad Analista-Processual que coordena múltiplos agentes especializados para analisar e documentar processos organizacionais a partir de um único ponto de entrada via CLI.

Novas funcionalidades:

  • Adicionar uma squad multiagente Analista-Processual com papéis de coordenação, mapeamento, avaliação e documentação para análise de processos de negócio.
  • Fornecer uma interface de linha de comando que aceita descrições de processos via argumentos, stdin ou modo interativo e transmite um relatório final consolidado.
  • Gerar relatórios estruturados em Markdown, resumindo etapas mapeadas, riscos e um roadmap de melhorias para os processos analisados.

Build:

  • Declarar dependências Python para a squad Analista-Processual, incluindo o SDK de agente Claude e bibliotecas de runtime.

Documentação:

  • Adicionar README para a squad Analista-Processual cobrindo responsabilidades dos agentes, instalação, uso e formato de saída.
Original summary in English

Summary by Sourcery

Introduce a new Analista-Processual squad that coordinates multiple specialized agents to analyze and document organizational processes from a single CLI entrypoint.

New Features:

  • Add a multi-agent Analista-Processual squad with coordinator, mapping, evaluation, and documentation roles for business process analysis.
  • Provide a command-line interface that accepts process descriptions via arguments, stdin, or interactive mode and streams a consolidated final report.
  • Generate structured Markdown reports summarizing mapped steps, risks, and improvement roadmap for analyzed processes.

Build:

  • Declare Python dependencies for the Analista-Processual squad, including the Claude agent SDK and runtime libraries.

Documentation:

  • Add README for the Analista-Processual squad covering agent responsibilities, installation, usage, and output format.

Note

Medium Risk
Adds a new CLI-driven multi-agent workflow that invokes external LLM tooling (claude-agent-sdk) and grants tool access (Read/Write/Glob), so behavior and output quality depend on model/tool execution rather than deterministic logic.

Overview
Adds a new squads/analista-processual squad that orchestrates three sub-agents (mapeamento → avaliação → documentação) to turn a user-provided process description into a consolidated Markdown report.

Introduces a runnable CLI script (squad.py) that accepts input via argv/stdin/interactive mode, streams results from claude-agent-sdk (model claude-opus-4-6), and includes new per-squad dependencies in requirements.txt plus a README.md with install/usage/output guidance.

Written by Cursor Bugbot for commit 37c50f9. This will update automatically on new commits. Configure here.

Cria o squad multi-agente para análise de processos organizacionais com
quatro papéis: coordenador, mapeador, avaliador e documentador. Usa o
Claude Agent SDK (claude-opus-4-6) com adaptive thinking.

https://claude.ai/code/session_011hYWQ6AMQtTzLXe9HAmcVU
@sourcery-ai
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sourcery-ai bot commented Mar 18, 2026

Guia do Revisor

Adiciona uma nova squad Analista-Processual que orquestra três subagentes especializados para análise de processos, expõe um ponto de entrada via CLI com modos de entrada flexíveis e documenta o uso e as dependências para executar a squad.

Diagrama de sequência para análise de processos coordenada por múltiplos agentes

sequenceDiagram
    actor Usuario
    participant CLI as CLI_main
    participant Squad as run_squad
    participant SDK as claude_agent_sdk_query
    participant Coord as SquadCoordinator
    participant Mapeador as Subagent_Mapeador
    participant Avaliador as Subagent_Avaliador
    participant Documentador as Subagent_Documentador

    Usuario->>CLI: Executa python squad.py (args/stdin/interativo)
    CLI->>Squad: run_squad(processo)
    Squad->>SDK: query(processo, ClaudeAgentOptions)
    activate SDK
    SDK->>Coord: Inicializa coordenador com SYSTEM_PROMPT

    Coord->>Mapeador: Solicita mapeamento do processo
    Mapeador-->>Coord: Retorna fluxo pseudo_BPMN

    Coord->>Avaliador: Envia mapeamento para avaliação
    Avaliador-->>Coord: Retorna gargalos, riscos, maturidade

    Coord->>Documentador: Envia mapeamento + avaliação
    Documentador-->>Coord: Retorna relatório Markdown consolidado

    Coord-->>SDK: Finaliza conversa com relatório final
    SDK-->>Squad: ResultMessage(result, stop_reason)
    deactivate SDK

    Squad->>Usuario: Imprime relatório final e stop_reason
Loading

Diagrama de classes para a estrutura da squad Analista-Processual

classDiagram
    class run_squad {
        +async(processo str) None
    }

    class main {
        +main() None
    }

    class AgentDefinition {
        +description str
        +prompt str
        +tools list
    }

    class ClaudeAgentOptions {
        +model str
        +system_prompt str
        +allowed_tools list
        +agents dict~str,AgentDefinition~
        +max_turns int
        +thinking dict
    }

    class ResultMessage {
        +result str
        +stop_reason str
    }

    class MAPEADOR {
    }

    class AVALIADOR {
    }

    class DOCUMENTADOR {
    }

    class SYSTEM_PROMPT {
        +text str
    }

    class query {
        +async_iterator(prompt str, options ClaudeAgentOptions)
    }

    main --> run_squad : calls
    run_squad --> ClaudeAgentOptions : configures
    run_squad --> query : passes processo and options
    query --> ResultMessage : yields

    MAPEADOR --> AgentDefinition : instance_of
    AVALIADOR --> AgentDefinition : instance_of
    DOCUMENTADOR --> AgentDefinition : instance_of

    ClaudeAgentOptions --> MAPEADOR : uses as agent mapeador
    ClaudeAgentOptions --> AVALIADOR : uses as agent avaliador
    ClaudeAgentOptions --> DOCUMENTADOR : uses as agent documentador

    SYSTEM_PROMPT --> ClaudeAgentOptions : assigned to system_prompt
Loading

Alterações por Arquivo

Alteração Detalhes Arquivos
Introduz implementação da squad multiagente Analista-Processual com um coordenador e três subagentes especializados para mapeamento, avaliação e documentação de processos, exposta via um runner assíncrono e ponto de entrada em CLI.
  • Define três instâncias de AgentDefinition (Mapeador, Avaliador, Documentador) com prompts em português específicos por função e permissões de ferramentas apropriadas.
  • Adiciona um system prompt do coordenador que impõe o fluxo ordenado: mapeamento → avaliação → documentação → relatório final.
  • Implementa uma função assíncrona run_squad que configura ClaudeAgentOptions (modelo, ferramentas, subagentes, número máximo de turnos, raciocínio adaptativo) e faz streaming dos resultados de query, imprimindo o relatório final e o motivo de parada (stop reason).
  • Implementa uma função main() que aceita descrições de processo via argumentos de CLI, stdin ou entrada interativa, valida a entrada não vazia e executa a squad assíncrona com anyio.run.
  • Conecta o guard main para invocar main() quando o módulo for executado como script.
squads/analista-processual/squad.py
Adiciona documentação para a squad Analista-Processual cobrindo agentes, instalação, padrões de uso e estrutura de saída.
  • Documenta a responsabilidade de cada agente em uma tabela Markdown.
  • Fornece instruções de instalação usando pip com o requirements.txt da squad.
  • Descreve três modos de uso: baseado em argumento, stdin e invocação interativa de squad.py.
  • Resume a estrutura e o conteúdo do relatório Markdown gerado (mapeamento, avaliação, relatório executivo e roadmap).
squads/analista-processual/README.md
Declara as dependências Python necessárias para executar a squad Analista-Processual usando o SDK de agentes do Claude e o runtime assíncrono.
  • Define versões mínimas para anthropic, claude-agent-sdk e anyio em um arquivo requirements dedicado à squad.
squads/analista-processual/requirements.txt

Dicas e comandos

Interagindo com o Sourcery

  • Disparar uma nova revisão: Comente @sourcery-ai review no pull request.
  • Continuar discussões: Responda diretamente aos comentários de revisão do Sourcery.
  • Gerar uma issue do GitHub a partir de um comentário de revisão: Peça ao Sourcery para criar uma issue a partir de um comentário de revisão respondendo a ele. Você também pode responder a um comentário de revisão com @sourcery-ai issue para criar uma issue a partir dele.
  • Gerar um título de pull request: Escreva @sourcery-ai em qualquer lugar no título do pull request para gerar um título a qualquer momento. Você também pode comentar @sourcery-ai title no pull request para (re)gerar o título a qualquer momento.
  • Gerar um resumo do pull request: Escreva @sourcery-ai summary em qualquer lugar no corpo do pull request para gerar um resumo do PR a qualquer momento exatamente onde você quiser. Você também pode comentar @sourcery-ai summary no pull request para (re)gerar o resumo a qualquer momento.
  • Gerar o guia do revisor: Comente @sourcery-ai guide no pull request para (re)gerar o guia do revisor a qualquer momento.
  • Resolver todos os comentários do Sourcery: Comente @sourcery-ai resolve no pull request para resolver todos os comentários do Sourcery. Útil se você já tratou todos os comentários e não quer mais vê-los.
  • Dispensar todas as revisões do Sourcery: Comente @sourcery-ai dismiss no pull request para dispensar todas as revisões existentes do Sourcery. Especialmente útil se você quiser começar do zero com uma nova revisão – não se esqueça de comentar @sourcery-ai review para disparar uma nova revisão!

Personalizando sua experiência

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  • Ativar ou desativar recursos de revisão, como o resumo de pull request gerado pelo Sourcery, o guia do revisor e outros.
  • Alterar o idioma da revisão.
  • Adicionar, remover ou editar instruções de revisão personalizadas.
  • Ajustar outras configurações de revisão.

Obtendo ajuda

Original review guide in English

Reviewer's Guide

Adds a new Analista-Processual squad that orchestrates three specialized sub-agents for process analysis, exposes a CLI entrypoint with flexible input modes, and documents usage and dependencies for running the squad.

Sequence diagram for coordinated multi-agent process analysis

sequenceDiagram
    actor Usuario
    participant CLI as CLI_main
    participant Squad as run_squad
    participant SDK as claude_agent_sdk_query
    participant Coord as SquadCoordinator
    participant Mapeador as Subagent_Mapeador
    participant Avaliador as Subagent_Avaliador
    participant Documentador as Subagent_Documentador

    Usuario->>CLI: Executa python squad.py (args/stdin/interativo)
    CLI->>Squad: run_squad(processo)
    Squad->>SDK: query(processo, ClaudeAgentOptions)
    activate SDK
    SDK->>Coord: Inicializa coordenador com SYSTEM_PROMPT

    Coord->>Mapeador: Solicita mapeamento do processo
    Mapeador-->>Coord: Retorna fluxo pseudo_BPMN

    Coord->>Avaliador: Envia mapeamento para avaliação
    Avaliador-->>Coord: Retorna gargalos, riscos, maturidade

    Coord->>Documentador: Envia mapeamento + avaliação
    Documentador-->>Coord: Retorna relatório Markdown consolidado

    Coord-->>SDK: Finaliza conversa com relatório final
    SDK-->>Squad: ResultMessage(result, stop_reason)
    deactivate SDK

    Squad->>Usuario: Imprime relatório final e stop_reason
Loading

Class diagram for Analista-Processual squad structure

classDiagram
    class run_squad {
        +async(processo str) None
    }

    class main {
        +main() None
    }

    class AgentDefinition {
        +description str
        +prompt str
        +tools list
    }

    class ClaudeAgentOptions {
        +model str
        +system_prompt str
        +allowed_tools list
        +agents dict~str,AgentDefinition~
        +max_turns int
        +thinking dict
    }

    class ResultMessage {
        +result str
        +stop_reason str
    }

    class MAPEADOR {
    }

    class AVALIADOR {
    }

    class DOCUMENTADOR {
    }

    class SYSTEM_PROMPT {
        +text str
    }

    class query {
        +async_iterator(prompt str, options ClaudeAgentOptions)
    }

    main --> run_squad : calls
    run_squad --> ClaudeAgentOptions : configures
    run_squad --> query : passes processo and options
    query --> ResultMessage : yields

    MAPEADOR --> AgentDefinition : instance_of
    AVALIADOR --> AgentDefinition : instance_of
    DOCUMENTADOR --> AgentDefinition : instance_of

    ClaudeAgentOptions --> MAPEADOR : uses as agent mapeador
    ClaudeAgentOptions --> AVALIADOR : uses as agent avaliador
    ClaudeAgentOptions --> DOCUMENTADOR : uses as agent documentador

    SYSTEM_PROMPT --> ClaudeAgentOptions : assigned to system_prompt
Loading

File-Level Changes

Change Details Files
Introduce multi-agent Analista-Processual squad implementation with coordinator and three specialized subagents for mapping, evaluation, and documentation of processes, exposed via an async runner and CLI entrypoint.
  • Define three AgentDefinition instances (Mapeador, Avaliador, Documentador) with role-specific Portuguese prompts and appropriate tool permissions.
  • Add a coordinator system prompt enforcing the ordered workflow: mapping → evaluation → documentation → final report.
  • Implement an async run_squad function that configures ClaudeAgentOptions (model, tools, subagents, max turns, adaptive thinking) and streams query results, printing the final report and stop reason.
  • Implement a main() function that accepts process descriptions via CLI args, stdin, or interactive input, validates non-empty input, and runs the async squad with anyio.run.
  • Wire main guard to invoke main() when the module is executed as a script.
squads/analista-processual/squad.py
Add documentation for the Analista-Processual squad covering agents, installation, usage patterns, and output structure.
  • Document each agent’s responsibility in a Markdown table.
  • Provide installation instructions using pip with the squad’s requirements.txt.
  • Describe three usage modes: argument-based, stdin, and interactive invocation of squad.py.
  • Summarize the structure and content of the generated Markdown report (mapping, evaluation, executive report and roadmap).
squads/analista-processual/README.md
Declare Python dependencies required to run the Analista-Processual squad using Claude’s agent SDK and async runtime.
  • Pin minimum versions for anthropic, claude-agent-sdk, and anyio in a dedicated requirements file for the squad.
squads/analista-processual/requirements.txt

Tips and commands

Interacting with Sourcery

  • Trigger a new review: Comment @sourcery-ai review on the pull request.
  • Continue discussions: Reply directly to Sourcery's review comments.
  • Generate a GitHub issue from a review comment: Ask Sourcery to create an
    issue from a review comment by replying to it. You can also reply to a
    review comment with @sourcery-ai issue to create an issue from it.
  • Generate a pull request title: Write @sourcery-ai anywhere in the pull
    request title to generate a title at any time. You can also comment
    @sourcery-ai title on the pull request to (re-)generate the title at any time.
  • Generate a pull request summary: Write @sourcery-ai summary anywhere in
    the pull request body to generate a PR summary at any time exactly where you
    want it. You can also comment @sourcery-ai summary on the pull request to
    (re-)generate the summary at any time.
  • Generate reviewer's guide: Comment @sourcery-ai guide on the pull
    request to (re-)generate the reviewer's guide at any time.
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    pull request to resolve all Sourcery comments. Useful if you've already
    addressed all the comments and don't want to see them anymore.
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    request to dismiss all existing Sourcery reviews. Especially useful if you
    want to start fresh with a new review - don't forget to comment
    @sourcery-ai review to trigger a new review!

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Getting Help

@gemini-code-assist
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Summary of Changes

Hello, I'm Gemini Code Assist1! I'm currently reviewing this pull request and will post my feedback shortly. In the meantime, here's a summary to help you and other reviewers quickly get up to speed!

Este pull request introduz um novo squad de agentes de IA, o "Analista-Processual", projetado para automatizar e aprimorar a análise de processos organizacionais. O sistema coordena agentes especializados para mapear etapas, avaliar riscos e gargalos, e gerar relatórios estruturados, oferecendo uma ferramenta robusta para otimização de processos de negócios.

Highlights

  • Implementação de Novo Squad: Adicionado um novo squad Analista-Processual que orquestra três subagentes especializados (Mapeador, Avaliador, Documentador) para análise de processos organizacionais.
  • Documentação Completa: Incluída documentação detalhada no README.md com responsabilidades dos agentes, instruções de instalação e uso, e descrição do formato de saída.
  • Gerenciamento de Dependências: Especificadas as dependências necessárias (anthropic, claude-agent-sdk, anyio) no arquivo requirements.txt.
  • Fluxo de Trabalho Coordenado: O sistema utiliza um prompt coordenador para impor um fluxo de trabalho rigoroso: mapeamento, avaliação e documentação, com suporte a múltiplas entradas (CLI, stdin, interativo).

🧠 New Feature in Public Preview: You can now enable Memory to help Gemini Code Assist learn from your team's feedback. This makes future code reviews more consistent and personalized to your project's style. Click here to enable Memory in your admin console.

Using Gemini Code Assist

The full guide for Gemini Code Assist can be found on our documentation page, here are some quick tips.

Invoking Gemini

You can request assistance from Gemini at any point by creating a comment using either /gemini <command> or @gemini-code-assist <command>. Below is a summary of the supported commands on the current page.

Feature Command Description
Code Review /gemini review Performs a code review for the current pull request in its current state.
Pull Request Summary /gemini summary Provides a summary of the current pull request in its current state.
Comment @gemini-code-assist Responds in comments when explicitly tagged, both in pull request comments and review comments.
Help /gemini help Displays a list of available commands.

Customization

To customize Gemini Code Assist for GitHub experience, repository maintainers can create a configuration file and/or provide a custom code review style guide (such as PEP-8 for Python) by creating and adding files to a .gemini/ folder in the base of the repository. Detailed instructions can be found here.

Limitations & Feedback

Gemini Code Assist may make mistakes. Please leave feedback on any instances where its feedback is incorrect or counter productive. You can react with 👍 and 👎 on @gemini-code-assist comments. If you're interested in giving your feedback about your experience with Gemini Code Assist for GitHub and other Google products, sign up here.

Footnotes

  1. Review the Privacy Notices, Generative AI Prohibited Use Policy, Terms of Service, and learn how to configure Gemini Code Assist in GitHub here. Gemini can make mistakes, so double check it and use code with caution.

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@sourcery-ai sourcery-ai bot left a comment

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Ei – analisei suas alterações e elas parecem ótimas!


O Sourcery é gratuito para projetos open source – se você gosta das nossas revisões, considere compartilhá-las ✨
Ajude-me a ser mais útil! Clique em 👍 ou 👎 em cada comentário e usarei esse feedback para melhorar suas revisões.
Original comment in English

Hey - I've reviewed your changes and they look great!


Sourcery is free for open source - if you like our reviews please consider sharing them ✨
Help me be more useful! Please click 👍 or 👎 on each comment and I'll use the feedback to improve your reviews.

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@gemini-code-assist gemini-code-assist bot left a comment

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Code Review

Este pull request introduz uma nova e bem estruturada squad 'Analista-Processual'. A implementação está clara e modular, com uma boa separação de responsabilidades entre os agentes. A adição de documentação e múltiplos métodos de entrada (CLI, stdin, interativo) é excelente.

Minhas sugestões focam em melhorar a robustez e a flexibilidade do script:

  • Adicionar tratamento de erros para chamadas de API, para fornecer feedback mais claro ao usuário em caso de falha.
  • Tornar configuráveis parâmetros como o nome do modelo e o número de turnos, facilitando a experimentação e o reuso.
  • Usar constantes para os nomes dos agentes para melhorar a manutenibilidade do código.

Comment on lines +115 to +119
agents={
"mapeador": MAPEADOR,
"avaliador": AVALIADOR,
"documentador": DOCUMENTADOR,
},
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medium

Os nomes dos agentes ('mapeador', 'avaliador', 'documentador') são usados como strings literais aqui e no SYSTEM_PROMPT (linhas 93-95). Isso pode levar a erros de digitação e dificultar a manutenção se os nomes precisarem ser alterados. Para tornar o código mais robusto, recomendo definir esses nomes como constantes no escopo do módulo e usá-las em ambos os locais.

Exemplo:

# Definir no topo do arquivo
MAPEADOR_NAME = 'mapeador'
AVALIADOR_NAME = 'avaliador'
DOCUMENTADOR_NAME = 'documentador'

# Usar no dicionário de agentes
agents={
    MAPEADOR_NAME: MAPEADOR,
    AVALIADOR_NAME: AVALIADOR,
    DOCUMENTADOR_NAME: DOCUMENTADOR,
}

# Usar no SYSTEM_PROMPT com f-string
SYSTEM_PROMPT = f'''
... Acione o agente **{MAPEADOR_NAME}** ...
'''

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@chatgpt-codex-connector chatgpt-codex-connector bot left a comment

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💡 Codex Review

Here are some automated review suggestions for this pull request.

Reviewed commit: 37c50f9ed9

ℹ️ About Codex in GitHub

Your team has set up Codex to review pull requests in this repo. Reviews are triggered when you

  • Open a pull request for review
  • Mark a draft as ready
  • Comment "@codex review".

If Codex has suggestions, it will comment; otherwise it will react with 👍.

Codex can also answer questions or update the PR. Try commenting "@codex address that feedback".

options = ClaudeAgentOptions(
model="claude-opus-4-6",
system_prompt=SYSTEM_PROMPT,
allowed_tools=["Read", "Write", "Glob", "Agent"],
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P2 Badge Restrict coordinator tools with tools, not allowed_tools

ClaudeAgentOptions.allowed_tools only auto-approves listed tools and does not limit the model to that set, so leaving tools unset here lets the coordinator still invoke other default tools. In practice this can cause non-deterministic behavior (unexpected tool use or permission prompts/hangs in piped non-interactive usage) instead of the intended fixed mapping/evaluation/documentation flow; use tools=["Read", "Write", "Glob", "Agent"] (and optionally disallowed_tools) to enforce the tool boundary.

Useful? React with 👍 / 👎.

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Cursor Bugbot has reviewed your changes and found 1 potential issue.

Fix All in Cursor

Bugbot Autofix is OFF. To automatically fix reported issues with cloud agents, enable autofix in the Cursor dashboard.

async for message in query(prompt=processo, options=options):
if isinstance(message, ResultMessage):
print("\n=== Relatório Final ===\n")
print(message.result)
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Wrong attribute name on ResultMessage for text access

High Severity

message.result is accessed on ResultMessage, but official SDK examples and documentation indicate this attribute does not exist. The SDK's own streaming_mode.py example only calls print("Result ended") on ResultMessage, and text content is retrieved from AssistantMessage via message.content blocks. PR #563 adding fields to ResultMessage lists stop_reason, model_usage, permission_denials, and uuid — no result field. This will likely raise an AttributeError at runtime, preventing the final report from being displayed.

Fix in Cursor Fix in Web

@felippepestana felippepestana requested review from Copilot and removed request for Copilot March 18, 2026 16:02
@felippepestana felippepestana merged commit 4ea5728 into main Mar 18, 2026
8 checks passed
@felippepestana felippepestana deleted the claude/init-analyst-squad-BdrqW branch March 18, 2026 16:04
@felippepestana
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Owner Author

@claude

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