CCAR-F : Claude Certified Architect - Foundations

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Anthropic CCAR-F 試験シラバストピック:

Anthropic Claude Certified Architect - Foundations 認定 CCAR-F 試験問題：

問題 #1

You are integrating Claude Code into your Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) pipeline. The system runs automated code reviews, generates test cases, and provides feedback on pull requests. You need to design prompts that provide actionable feedback and minimize false positives.
Your automated review jobs take 18 seconds to initialize before Claude begins analyzing code.
Profiling reveals that the delay results from automatically discovering hooks, MCP servers, plugins, skills, and multiple nested CLAUDE.md files throughout the monorepo.
You need to reduce startup time while ensuring reviews still enforce the coding standards documented in the root-level CLAUDE.md file.
What is the most effective approach?

A. Run in --bare mode and pass --append-system-prompt-file ./CLAUDE.md to load the required project standards explicitly while skipping automatic discovery.
B. Replace the default prompt using --system-prompt-file ./CLAUDE.md, which bypasses default prompt assembly and loads only the project rules.
C. Run in --bare mode and repeat all review criteria directly in the -p prompt for every invocation.
D. Keep the default initialization and add --exclude-dynamic-system-prompt-sections to improve prompt-cache reuse across CI runners.

問題 #2

You are building a multi-agent research system using the Claude Agent SDK. A coordinator agent delegates to specialized subagents: one searches the web, one analyzes documents, one synthesizes findings, and one generates reports. The system researches topics and produces comprehensive, cited reports.
In production, you observe that simple fact-checking queries (e.g., "What year was the Paris Climate Agreement signed?") traverse all four subagents sequentially, consuming 40+ seconds and significant tokens per query. Complex comparative research benefits from the full pipeline.
Your query distribution is diverse and evolving as users discover new applications. What's the most effective approach to optimize for varying query complexity?

A. Have the coordinator analyze each query and dynamically decide which subagents to invoke based on its assessment of query requirements.
B. Create a fast-path for factual questions that bypasses subagents entirely, routing all other queries through the complete pipeline to ensure research thoroughness.
C. Implement pattern-based routing that categorizes queries by structure (single-fact vs.
comparative vs. analytical) and maps each category to a predefined subagent combination.
D. Train a query complexity classifier on labeled historical data to predict optimal subagent combinations, retraining periodically as query patterns evolve.

問題 #3

You are building a structured data-extraction system using Claude. The system extracts information from unstructured documents, validates output against JSON schemas, and integrates the results with downstream systems.
Monitoring reveals that specifications sometimes appear inconsistently within source documents.
For example, a summary section might state "Battery: 4000 mAh," while the detailed specifications table states "Battery: 4200 mAh." Your current schema contains a single battery_capacity field.
This inconsistency occurs in approximately 15% of documents, and historical analysis confirms that the detailed specifications table is accurate 90% of the time.
What is the most effective approach?

A. Add extraction instructions specifying that values from the detailed specifications table take precedence when conflicting values exist, while retaining the single-value schema.
B. Add a conflict_detected Boolean field and route every affected document for manual review.
C. Change the field to an array that captures every discovered value and its source location, leaving downstream systems to apply precedence rules.
D. Reject every extraction containing conflicting values and require the source document to be corrected before processing continues.

問題 #4

A developer wants Claude to explain every reasoning step internally before answering. Why might this request be inappropriate?

A. Claude requires GPU acceleration.
B. Temperature prevents explanations.
C. JSON cannot contain reasoning.
D. Internal reasoning should not be relied upon as an application feature.

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.
An engineer used Claude Code yesterday to investigate authentication flows in a legacy monolith, building up significant context over a 2-hour session. Today she wants to continue that specific investigation. She's worked on three other codebases since then and knows the session was named "auth-deep-dive".
How should she resume?

A. Use --session-id with the UUID from yesterday's session transcript file
B. Use --continue to pick up where the most recent conversation left off
C. Use --resume auth-deep-dive to load that specific session by name
D. Start fresh and re-read the same files

解説：