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Und es gibt nur zwei Schritte, damit Sie Ihren Auftrag beenden. Wir werden Ihr Produkt in Ihre gültige Mailbox senden. Dann können Sie den Anhang downloaden und die Uterlagen benutzen.

Anthropic CCA-F Prüfungsthemen:

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

1. A company wants Claude to summarize thousands of support tickets efficiently. Which design scales BEST?

A) Send all tickets in one request.
B) Remove system prompts.
C) Increase temperature.
D) Process tickets individually and combine summaries.

2. An organization wants predictable outputs for automated invoice classification. Which API parameter should generally be LOWER?

A) Max tokens
B) Prompt length
C) Context window
D) Temperature

3. Your post_content tool requires user confirmation before publishing. The current workflow displays "Ready to post to social media. Confirm?" and analytics show users approve 98% of requests within 2 seconds. Post-mortems reveal incidents where posts went to wrong accounts, were scheduled for wrong times, or contained errors - all confirmed by users without catching the mistakes. How should you redesign the confirmation workflow?

A) Include the complete post text, target account, scheduled time, and platform in the confirmation request
B) Require users to type a confirmation phrase instead of clicking a button
C) Auto-approve routine posts and only require explicit confirmation for unusual patterns like posting to new accounts or large audiences
D) Add a mandatory waiting period before the confirm option becomes available

4. You are building developer productivity tools using the Claude Agent SDK. The agent helps engineers explore unfamiliar codebases, understand legacy systems, generate boilerplate code, and automate repetitive tasks. It uses the built-in tools (Read, Write, Bash, Grep, Glob) and integrates with Model Context Protocol (MCP) servers.
After adding an MCP server with specialized code refactoring tools (extract_function, rename_variable, inline_function), You notice the agent still uses basic text manipulation via Write and Bash sed commands for refactoring tasks. The MCP server is connected and healthy.
Examining the configuration, you find each MCP tool has a minimal description like
"extract_function: Extracts a function from code."
What's the most effective way to improve adoption of the MCP refactoring tools?

A) Remove the Write tool from the agent's configuration for refactoring sessions so it must use the MCP tools for code modifications.
B) Enhance the MCP tool descriptions to explain when each tool is preferable to text manipulation and clarify expected inputs and outputs.
C) Implement a request classifier that detects refactoring intent and automatically routes those requests to the MCP server before the agent processes them.
D) Accept this as expected behavior since simpler tools like sed are more predictable than specialized refactoring tools.

5. 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) 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.
B) Return structured error information as normal tool output including error type, recoverability status, and actionable context for the user.
C) 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.
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.

Fragen und Antworten: