Anthropic Claude Certified Architect CCAR-F

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Anthropic CCAR-F 시험 요강 주제:

최신 Claude Certified Architect CCAR-F 무료샘플문제

문제 #1

You are building a structured data extraction system using Claude. The system extracts information from unstructured documents, validates the output using JavaScript Object Notation (JSON) schemas, and maintains high accuracy. It must handle edge cases gracefully and integrate with downstream systems.
Your extraction pipeline processes contracts that frequently include amendments. When a contract contains both original terms and later amendments (e.g., original clause specifies "30- day payment terms" while Amendment 1 changes this to "45 days"), the model inconsistently extracts one value or the other with no indication of which applies.
What's the most effective approach to improve extraction accuracy for documents with amendments?

A. Redesign the schema so amended fields capture multiple values, each with source location and effective date.
B. Add prompt instructions to always extract the most recent amendment value and ignore superseded original terms.
C. Implement post-extraction validation using pattern matching to detect amendments and flag those extractions for manual review.
D. Preprocess documents with a classifier that identifies and removes superseded sections before the main extraction step.

문제 #2

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.
After deploying automated code review, developers report that approximately 35% of findings are false positives following consistent patterns: style suggestions that contradict team conventions, security warnings for patterns that are safe in the deployment environment, and performance suggestions that would degrade this particular use case.
You want to reduce false positives while enabling the model to generalize its judgment to novel code patterns it has not seen before.
Which approach is most effective?

A. Include few-shot examples containing annotated code snippets that distinguish acceptable project patterns from genuine issues in each category.
B. Use keyword-based post-processing to remove findings containing terms such as "convention,"
"context-dependent," or "trade-off."
C. Create a comprehensive specification of every pattern that must not be flagged and include the complete document in the system prompt.
D. Add general instructions telling Claude to be conservative and report only definite issues.

문제 #3

During testing, you find that when a customer says "I need a refund for my recent purchase," the agent calls process _refund immediately - but populates the required order_id parameter with a plausible-looking but fabricated value instead of first calling lookup_order to retrieve the actual order ID. The refund call fails because the fabricated ID doesn't exist. Which change directly addresses the root cause of the agent fabricating the order_id value?

A. Update the process_refund tool description to explicitly state that order_id must be obtained from a prior lookup_order call and must never be assumed or invented.
B. Pre-parse incoming customer messages to extract any order IDs mentioned, and inject them into the conversation context before passing to Claude.
C. Add server-side validation that checks whether the order_id exists in your database before executing the refund, returning an error to the agent if not found.
D. Switch tool_choice from "auto" to "any" to force the agent to make a tool call on every turn.

문제 #4

A company is building its first production Claude application. Which principle should guide the initial deployment?

A. Maximize prompt complexity immediately.
B. Start with a simple design and iteratively evaluate improvements.
C. Optimize only for response speed.
D. Disable monitoring to reduce costs.

문제 #5

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

질문과 대답: