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CCA-Fオンライン版は Windows / Mac / Android / iOS 対応です。
Anthropic CCA-F 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| プロンプトエンジニアリングと構造化出力 | 20% | - 信頼性の高い構造化生成
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| エージェント指向アーキテクチャとオーケストレーション | 27% | - システムオーケストレーションパターン
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| ツール設計とMCP統合 | 18% | - Model Context Protocol (MCP)
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| コンテキスト管理と信頼性 | 15% | - ロングコンテキストの最適化
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| Claude Codeのワークフローと設定 | 20% | - Claude Codeの運用パターン
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Anthropic Claude Certified Architect Foundations (CCA-F) 認定 CCA-F 試験問題：
1. 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.
Your agent has spent 25 minutes exploring a game engine's rendering subsystem -reading shader code, buffer management, and frame synchronization logic. An engineer now asks it to understand how the physics engine integrates with rendering for collision debug overlays. You notice recent responses reference "typical rendering patterns" rather than the specific VulkanPipeline and FrameGraph classes it discovered earlier.
What's the most effective approach?
A) Spawn a sub-agent to explore physics independently, then manually synthesize its findings with the rendering knowledge accumulated in the main conversation.
B) Use /clear to reset context completely, then start fresh with physics exploration using file paths from the project's CLAUDE.md.
C) Continue in the current context with more targeted prompts referencing the specific classes by name.
D) Summarize key rendering findings, then spawn a sub-agent for physics exploration with that summary in its initial context.
2. Your product search tool queries an external catalog API and returns matching items. In production, you observe the agent frequently retries searches immediately after receiving zero results, treating "no matches found" as a failure requiring retry. The external API returns HTTP 200 with an empty results array - a valid response. How should you restructure the tool's result to help the agent correctly interpret empty result sets?
A) Return a result object with isError: true and a message explaining no products matched.
B) Add a suggestions field containing alternative search strategies when results are empty, helping guide the agent toward more productive follow-up queries.
C) Return a natural language string describing the outcome, allowing the agent to interpret the result contextually based on the message content.
D) Return a structured result with a success boolean and results array, reserving isError: true for actual execution failures only.
3. The synthesis agent receives summarized findings from the web search and document analysis agents, then passes a consolidated summary to the report generator. During testing, you discover the generated reports make factual claims without proper citations - the report generator cannot attribute statements to their original sources because that metadata was lost during the summarization steps. What's the most effective approach to ensure proper source attribution in the final reports?
A) Instruct the synthesis agent to embed source references inline within its summary text using a consistent citation format.
B) Have the report generator query the web search agent to re-locate sources for claims in the final report.
C) Skip summarization and pass full raw outputs from web search and document analysis directly to the report generator.
D) Have each agent output structured data separating content summaries from source metadata (URLs, document names, page numbers).
4. 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 documented API error handling conventions in a CLAUDE.md file at your project root, specifying that endpoint handlers should use a custom ApiError class. After several sessions, you notice Claude Code sometimes follows these conventions and sometimes uses generic try/catch blocks with string messages. The inconsistency appears random across different coding sessions. What's the most efficient first diagnostic step?
A) Create path-specific rules in .claude/rules/handlers.md with YAML frontmatter scoping the error handling instructions to your API handler files.
B) Add a more detailed code examples to your CLAUDE.md showing the exact ApiError usage pattern for different endpoint types.
C) Run /memory to check which memory files are loaded and verify your CLAUDE.md is included.
D) Search for conflicting instructions in ~/.claude/CLauDe.md or ~/.claude/rules/ that might override your project conventions.
5. After investigating a billing dispute over 25+ turns, you've identified that duplicate charges occurred due to a payment gateway timeout triggering retry logic. The required refund ($847) exceeds your $500 authorization limit You need to call escalate_to_human, and the human agent won't have access to your conversation transcript. What context should you pass to enable effective resolution?
A) The complete conversation transcript with all tool results.
B) A structured summary: customer ID, root cause, refund amount, and recommended action.
C) Your diagnosis and the refund amount only.
D) The customer's original complaint verbatim plus the tool result excerpts showing duplicate transactions.
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： D | 質問 # 2 正解： D | 質問 # 3 正解： D | 質問 # 4 正解： C | 質問 # 5 正解： B |
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