Anthropic Claude Certified Architect CCA-F

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Anthropic CCA-F Prüfungsthemen:

Anthropic Claude Certified Architect Foundations (CCA-F) CCA-F Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1
You are using Claude Code to accelerate software development. Your team uses it for code generation, refactoring, debugging, and documentation. You need to integrate it into your development workflow with custom slash commands, CLAUDE.md configurations, and understand when to use plan mode vs direct execution.
You're implementing a new payment processing module that must follow your project's established patterns for database transactions, error handling, and audit logging. You've identified three existing modules that exemplify these patterns: db_utils.py, error_handlers.py, and audit_logger.py. This is a one-off integration task - these patterns are well-documented in your team wiki and don't need additional project-level documentation. What's the most effective approach?

A. Use @ references to include the three modules directly in your prompt, giving Claude concrete code examples of the patterns to follow.
B. Ask Claude to explore your codebase to find and understand the transaction, error handling, and logging patterns before generating the new module.
C. Add documentation of each pattern to your CLAUDE.md file, establishing them as project conventions that Claude will apply automatically.
D. Describe the patterns from the three modules in natural language in your prompt, explaining the transaction handling approach, error format, and logging conventions Claude should follow.

Frage #2
The coordinator provides detailed step-by-step instructions to the web search subagent, specifying exact search queries, source priorities, and date filters. Production monitoring reveals three issues: (1) the subagent reports "insufficient results" rather than trying alternative approaches when pre-specified searches fail, (2) research quality drops for emerging topics that don't match expected patterns, and (3) the subagent rarely surfaces valuable tangential sources.
What's the most effective way to improve subagent adaptability?

A. Remove procedural details entirely, delegating with simple goals like "research X thoroughly" and relying on the subagent's general capabilities.
B. Implement a topic classification step where the coordinator categorizes requests as "well-defined" or "exploratory" and uses different instruction styles for each category.
C. Add explicit fallback directives to the detailed instructions: "If specified searches yield fewer than N results, attempt alternative query formulations before reporting failure."
D. Specify research goals and quality criteria (coverage breadth, source diversity, recency) rather than procedural steps, letting the subagent determine its search strategy.

Frage #3
Your send_notification tool calls third-party messaging APIs. When these services time out during delivery, you cannot determine whether the message was actually sent. Currently, the tool returns is_error: true with a generic "Notification failed" message for all timeouts. Production monitoring reveals agents automatically retry these failures, frequently causing users to receive duplicate notifications. How should you modify the error response?

A. Return is_error: true with a message encouraging retry: "Delivery service temporarily unavailable.
Please retry the notification."
B. Return is_error: true with a structured field retry_safe: true for timeouts, distinguishing them from permanent failures that should not be retried.
C. Return is_error: true with the original message content echoed back.
D. Return is_error: true with a message communicating uncertainty: "Timeout - status unknown.
Message may have been sent. Avoid retry."

Frage #4
Your track_shipment(tracking_id) tool queries an external logistics API that sometimes fails - the API may be temporarily unavailable, the tracking ID may be malformed, or the shipment may not exist. Currently, your tool raises a Python exception when errors occur. Users report the agent gives unhelpful responses like "I'm having trouble with that request" instead of suggesting alternatives such as verifying the tracking number format or checking by order number. How should you handle errors in tool results?

A. Implement retry logic with exponential backoff inside the tool implementation so transient errors are automatically handled and only return a result after all retry attempts are exhausted.
B. Return a generic error response (e.g., {"success": false, "error": "lookup_failed"}) for all failure cases to maintain a consistent schema and avoid exposing internal error details.
C. Return structured error information as normal tool output including error type, recoverability status, and actionable context for the user.
D. Create dedicated error-recovery tools (retry_tracking_lookup, search_by_order_number) that the model can invoke after the primary tracking tool returns a failure indicator.

Frage #5
You are using Claude Code to accelerate software development. Your team uses it for code generation, refactoring, debugging, and documentation. You need to integrate it into your development workflow with custom slash commands, CLAUDE.md configurations, and understand when to use plan mode vs direct execution.
You've asked Claude to write a data migration script, but the initial output doesn't correctly handle records with null values in required fields. What's the most effective way to iterate toward a working solution?

A. Provide a test case with example input containing null values and the expected output, then ask Claude to fix it.
B. Add "think harder about edge cases" to your prompt and request a complete rewrite of the migration logic.
C. Describe the null value problem in detail and ask Claude to regenerate the entire script with improved edge case handling.
D. Manually edit the generated code to fix the null handling, then continue working with Claude on other parts.

Fragen und Antworten: