CCA-F : Claude Certified Architect Foundations

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Anthropic CCA-F 試験シラバストピック:

Anthropic Claude Certified Architect Foundations (CCA-F) 認定 CCA-F 試験問題：

問題 #1
Your agent is handling a billing dispute. After calling get_customer and lookup_order, it identifies that the dispute involves a promotional pricing error requiring manager approval - beyond the agent's authorization level. How should the workflow handle this mid-process escalation?

A. Persist the complete conversation and tool response history to a database, then call escalate_to_human with a reference ID.
B. Attempt the refund with process_refund anyway, escalating only if the system rejects the transaction.
C. Call escalate_to_human passing only the customer's original message.
D. Compile a structured handoff with customer details, order info, and the identified issue before calling escalate_to_human.

問題 #2
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. Implement a request classifier that detects refactoring intent and automatically routes those requests to the MCP server before the agent processes them.
B. Remove the Write tool from the agent's configuration for refactoring sessions so it must use the MCP tools for code modifications.
C. Enhance the MCP tool descriptions to explain when each tool is preferable to text manipulation and clarify expected inputs and outputs.
D. Accept this as expected behavior since simpler tools like sed are more predictable than specialized refactoring tools.

問題 #3
After integrating a local MCP server providing code analysis tools (analyze_dependencies, find_dead_code, calculate _complexity), you verify the server is healthy and tools appear in the tools/list response. However, you observe that the agent consistently uses Grep to search for import statements instead of calling analyze_dependencies -even when users explicitly ask about "code dependencies." Examining tool definitions reveals:
MCP: analyze_ dependencies - "Analyzes dependency graph"
Built-in: Grep - "Search file contents for a pattern using regular
expressions. Returns matching lines with line numbers and surrounding
context."
What's the most effective approach to improve the agent's selection of MCP tools?

A. Split analyze_dependencies into granular tools ( list_imports, resolve_transitive_deps, detect_circular_deps) so each has a focused purpose less likely to overlap with Grep.
B. Expand MCP tool descriptions to detail capabilities and outputs - e.g., "Builds dependency graph showing direct imports, transitive dependencies, and cycles."
C. Remove Grep from available tools when the MCP server is connected to eliminate functional overlap.
D. Add routing instructions to the system prompt specifying that dependency-related questions should use MCP tools rather than Grep.

問題 #4
A retail organization observes that Claude occasionally gives different wording when summarizing identical customer reviews. The summaries remain accurate. What is the MOST likely explanation?

A. Large language models are probabilistic.
B. Retrieval failed.
C. The API returned cached responses.
D. Claude is malfunctioning.

問題 #5
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.
During testing, you observe that in extended exploration sessions (30+ minutes), the agent starts giving inconsistent answers about code structure it discussed earlier. Engineers report having to repeat context about modules they've already explored. What's the most effective approach to address this?

A. Implement automatic context clearing every 15 minutes to ensure the agent starts with fresh, uncontaminated context.
B. Create summaries of all source files before exploration begins, loading only these compressed representations into context.
C. Switch to a higher-capacity model tier to provide more context window space for accumulated exploration data.
D. Have the agent maintain a scratchpad file that records key findings, referencing it for subsequent questions.

解説：