diff --git a/pipelines/crawler/cgu/flows.py b/pipelines/crawler/cgu/flows.py
index 1b844a13a4..58dfd928c6 100644
--- a/pipelines/crawler/cgu/flows.py
+++ b/pipelines/crawler/cgu/flows.py
@@ -26,9 +26,28 @@
     upload_to_gcs,
 )
 
+# Formato em que cada tabela do br_cgu_beneficios_cidadao é gravada em disco por
+# `read_and_partition_beneficios_cidadao`. Precisa casar com o que o
+# `upload_to_gcs` procura: quando a staging já existe, ele chama `dump_header`,
+# que estoura FileNotFoundError se não achar arquivo no formato declarado.
+_SOURCE_FORMAT_BENEFICIOS_CIDADAO = {
+    "novo_bolsa_familia": "parquet",
+    "garantia_safra": "parquet",
+    "bpc": "csv",
+}
+
 
 def _part_bdpro_year_month(year: str, month: str) -> PartBdpro:
-    """Cobertura padrão dos flows CGU: part_bdpro mensal (ano/mes), free_lag 6m."""
+    """Monta a cobertura padrão dos flows CGU: part_bdpro mensal.
+
+    Args:
+        year: nome da coluna de ano na tabela (ex. `ano`, `ano_extrato`).
+        month: nome da coluna de mês na tabela (ex. `mes`, `mes_extrato`).
+
+    Returns:
+        Cobertura part_bdpro em granularidade ano/mês, com o free_lag
+        padrão de 6 meses definido em `PartBdpro`.
+    """
     return PartBdpro(
         date_column=YearMonth(year=year, month=month),
         date_format=DateFormat.YEAR_MONTH,
@@ -46,14 +65,41 @@ def _materialize_and_metadata(
     update_metadata: bool,
     coverage: CoverageSpec,
     source_max_date=None,
+    source_format: str = "csv",
 ) -> None:
+    """Sobe os dados particionados, materializa no dbt e atualiza metadados.
+
+    Sempre roda a metade de dev (upload no bucket `basedosdados-dev` +
+    `dbt run/test` no target dev). A metade de prod só roda com
+    `materialize_after_dump`, e a escrita de metadados só dentro dela.
+
+    Args:
+        filepath: caminho do diretório particionado gerado pelo passo de
+            particionamento.
+        dataset_id: id do dataset no BigQuery (ex. `br_cgu_servidores_publicos`).
+        table_id: id da tabela dentro do dataset.
+        dbt_alias: repassado ao `run_dbt`; indica se o modelo usa alias.
+        target: target do dbt na etapa de prod. A etapa de dev é sempre
+            `dev`, independente deste valor.
+        materialize_after_dump: se falso, para depois do dbt em dev e não
+            toca em prod nem em metadados.
+        update_metadata: se verdadeiro, registra a materialização da tabela
+            e grava o Update da fonte original — sempre em `env="prod"`.
+        source_max_date: data máxima de cobertura da fonte, no formato
+            `%Y-%m`. Quando `None`, o Update da fonte não é gravado.
+        coverage: cobertura da tabela, usada no registro da materialização.
+        source_format: formato em que o passo de particionamento gravou os
+            arquivos em disco (`csv` ou `parquet`). Vale para os dois
+            uploads; se não casar com o que está no disco, o `dump_header`
+            chamado pelo `upload_to_gcs` estoura `FileNotFoundError`.
+    """
     upload_to_gcs(
         data_path=filepath,
         dataset_id=dataset_id,
         table_id=table_id,
         bucket_name="basedosdados-dev",
         dump_mode="append",
-        source_format="csv",
+        source_format=source_format,
     )
     run_dbt(
         dataset_id=dataset_id,
@@ -72,7 +118,7 @@ def _materialize_and_metadata(
         table_id=table_id,
         bucket_name="basedosdados",
         dump_mode="append",
-        source_format="csv",
+        source_format=source_format,
     )
     run_dbt(
         dataset_id=dataset_id,
@@ -111,6 +157,23 @@ def _run_cgu_cartao_pagamento(
     target: str,
     force_run: bool,
 ) -> None:
+    """Roda uma tabela do br_cgu_cartao_pagamento de ponta a ponta.
+
+    Baixa o mês seguinte ao último registrado nos metadados, para se a fonte
+    não tiver nada novo, e então particiona, sobe e materializa.
+
+    Args:
+        dataset_id: id do dataset no BigQuery.
+        table_id: id da tabela dentro do dataset.
+        relative_month: quantos meses somar à última data registrada nos
+            metadados para chegar no período a baixar.
+        materialize_after_dump: se verdadeiro, materializa também em prod.
+        dbt_alias: repassado ao `run_dbt`.
+        update_metadata: se verdadeiro, atualiza cobertura da tabela e o
+            Update da fonte original.
+        target: target do dbt na etapa de prod.
+        force_run: ignora o poll e roda mesmo sem dado novo na fonte.
+    """
     # pyrefly: ignore [unused-coroutine]
     rename_flow_run_dataset_table(
         prefix="Dump: ", dataset_id=dataset_id, table_id=table_id
@@ -155,6 +218,25 @@ def _run_cgu_servidores_publicos(
     target: str,
     force_run: bool,
 ) -> None:
+    """Roda uma tabela do br_cgu_servidores_publicos de ponta a ponta.
+
+    Diferente dos outros flows CGU, checa antes se todas as URLs do mês
+    existem — a fonte publica os arquivos de servidores em lotes, e baixar
+    com parte deles no ar geraria mês incompleto.
+
+    Args:
+        dataset_id: id do dataset no BigQuery.
+        table_id: id da tabela dentro do dataset.
+        relative_month: quantos meses somar à última data registrada nos
+            metadados para chegar no período a baixar.
+        materialize_after_dump: se verdadeiro, materializa também em prod.
+        dbt_alias: repassado ao `run_dbt`.
+        update_metadata: se verdadeiro, atualiza cobertura da tabela e o
+            Update da fonte original.
+        target: target do dbt na etapa de prod.
+        force_run: ignora a checagem de URLs e o poll, rodando mesmo sem
+            dado novo na fonte.
+    """
     # pyrefly: ignore [unused-coroutine]
     rename_flow_run_dataset_table(
         prefix="Dump: ", dataset_id=dataset_id, table_id=table_id
@@ -206,6 +288,20 @@ def _run_cgu_licitacao_contrato(
     target: str,
     force_run: bool,
 ) -> None:
+    """Roda uma tabela do br_cgu_licitacao_contrato de ponta a ponta.
+
+    Args:
+        dataset_id: id do dataset no BigQuery.
+        table_id: id da tabela dentro do dataset.
+        relative_month: quantos meses somar à última data registrada nos
+            metadados para chegar no período a baixar.
+        materialize_after_dump: se verdadeiro, materializa também em prod.
+        dbt_alias: repassado ao `run_dbt`.
+        update_metadata: se verdadeiro, atualiza cobertura da tabela e o
+            Update da fonte original.
+        target: target do dbt na etapa de prod.
+        force_run: ignora o poll e roda mesmo sem dado novo na fonte.
+    """
     # pyrefly: ignore [unused-coroutine]
     rename_flow_run_dataset_table(
         prefix="Dump: ", dataset_id=dataset_id, table_id=table_id
@@ -250,6 +346,25 @@ def _run_cgu_beneficios_cidadao(
     target: str,
     force_run: bool,
 ) -> None:
+    """Roda uma tabela do br_cgu_beneficios_cidadao de ponta a ponta.
+
+    Único flow CGU que declara `source_format` por tabela: o
+    `novo_bolsa_familia` e a `garantia_safra` são gravados em parquet, o
+    `bpc` em csv (ver `_SOURCE_FORMAT_BENEFICIOS_CIDADAO`).
+
+    Args:
+        dataset_id: id do dataset no BigQuery.
+        table_id: id da tabela dentro do dataset. Precisa estar em
+            `_SOURCE_FORMAT_BENEFICIOS_CIDADAO`.
+        relative_month: quantos meses somar à última data registrada nos
+            metadados para chegar no período a baixar.
+        materialize_after_dump: se verdadeiro, materializa também em prod.
+        dbt_alias: repassado ao `run_dbt`.
+        update_metadata: se verdadeiro, atualiza cobertura da tabela e o
+            Update da fonte original.
+        target: target do dbt na etapa de prod.
+        force_run: ignora o poll e roda mesmo sem dado novo na fonte.
+    """
     # pyrefly: ignore [unused-coroutine]
     rename_flow_run_dataset_table(
         prefix="Dump: ", dataset_id=dataset_id, table_id=table_id
@@ -281,4 +396,5 @@ def _run_cgu_beneficios_cidadao(
         update_metadata=update_metadata,
         source_max_date=data_source_max_date,
         coverage=_part_bdpro_year_month(**dict_for_table(table_id)),
+        source_format=_SOURCE_FORMAT_BENEFICIOS_CIDADAO[table_id],
     )
diff --git a/pipelines/datasets/br_cgu_beneficios_cidadao/flows.py b/pipelines/datasets/br_cgu_beneficios_cidadao/flows.py
index f194ac6db3..db4a53cbc0 100644
--- a/pipelines/datasets/br_cgu_beneficios_cidadao/flows.py
+++ b/pipelines/datasets/br_cgu_beneficios_cidadao/flows.py
@@ -1,9 +1,10 @@
 """
 Flows para br_cgu_beneficios_cidadao — Prefect 3.
 
-Redeploy para propagar o fix de detecção/download no portal da CGU
-(User-Agent de browser + tratamento do 202 assíncrono + URL sem barra final)
-em pipelines/crawler/cgu/utils.py e pipelines/utils/utils.py.
+Redeploy para propagar o source_format por tabela, em
+pipelines/crawler/cgu/flows.py: o novo_bolsa_familia e a garantia_safra são
+gravados em parquet, mas o upload declarava csv para as três tabelas. Desde a
+#1677 isso derruba a run em dump_header, antes de qualquer escrita.
 """
 
 from prefect import flow