Prüfungsname: Claude Certified Architect - Professional
Zertifizierungsanbieter: Anthropic
Entsprechende Zertifizierung: Claude Certified Architect
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Zuletzt aktualisiert am 07.October 2026
Anzahl: 130 Fragen
859 Kundenbewertungen
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Anthropic CCAR-P Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Ziele |
|---|---|
| Evaluierung und Optimierung | - Modell- und Architektur-Optimierung - Evaluierungsdesign und Akzeptanzkriterien |
| Stakeholder-Einbindung und Lösungslebenszyklus | - Stakeholder-Discovery und Kommunikation architektonischer Abwägungen - Lösungslebenszyklus, Übergabe, Einführung und betriebliche Befähigung |
| Lösungsdesign | - Claude-Plattform und Lösungsarchitektur - Auswahl von Modell, Architektur, Kontext und Bereitstellungsstrategie |
| Unternehmensintegration und Produktion | - Kosten-, Latenz-, Zuverlässigkeits- und Betriebsdesign - Architektur der Unternehmensintegration und Produktionsreife |
| Governance, Sicherheit und Risiko | - Sicherheitskontrollen und Fail-Closed-Systemdesign - Sicherheit, Compliance, Risikomanagement und Governance |
Anthropic Claude Certified Architect - Professional CCAR-P Prüfungsfragen mit Lösungen
You are evaluating an evaluation set used to score a Claude-based hiring-support tool. The set is drawn from one geographic region and one tenure band.
Which response is most appropriate?
- A. Expand the evaluation set to cover the geographic regions and tenure bands the tool will serve, and rescore the system on the expanded set before broader release.
- B. Replace quantitative evaluation with qualitative impressions from a small pilot group.
- C. Continue using the narrow evaluation set drawn from one region and one tenure band because the existing benchmark scores are already high on that subset.
- D. Narrow the evaluation set to a single demographic subgroup to simplify score interpretation.
Antwort: A 🗳️
Erklärung: (Nur für Fast2test-Mitglieder sichtbar)
A customer support team has proposed delegating customer refund decisions to a Claude-driven workflow with no human review for refunds under 50 USD. The team ' s reasoning is that small refunds are low-risk and human review would erase the efficiency gain.
Which Delegation-competency principle should guide your response?
- A. Delegation should be avoided entirely wherever financial transactions occur in the workflow.
- B. Delegation should always include human review on every decision the workflow produces.
- C. Delegation scope should reflect the type of risk involved, not the transaction size alone.
- D. Delegation scope should be set primarily by maximizing efficiency gains across the workflow.
Antwort: C 🗳️
Erklärung: (Nur für Fast2test-Mitglieder sichtbar)
You are integrating Claude Code into the team's pull-request workflow. The team wants AI-assisted review without removing human approval.
Which integration design best fits this requirement?
- A. Claude Code silently deletes pull requests it assesses as low quality without posting a comment or notifying the author.
- B. Claude Code disables all existing branch-protection rules to streamline the merge process, removing human approval as a required gate.
- C. Claude Code merges every pull request automatically after completing its analysis, bypassing human approval and the existing branch-protection rules.
- D. Claude Code reviews the pull request and posts a structured analysis as a comment, while a human reviewer retains the approval decision under the existing branch-protection rules.
Antwort: D 🗳️
Erklärung: (Nur für Fast2test-Mitglieder sichtbar)
You are evaluating prompting claims in a peer's design document.
For each claim, select yes if the claim reflects sound practice. Otherwise, select no.
Antwort:
Explanation:
Yes, Yes, No, Yes, No
Zero-shot prompting is a reasonable baseline for a clearly defined closed-set classifier because the model receives both the permissible labels and their meanings. Performance should then be measured against an evaluation set before additional prompt complexity is introduced. Few-shot examples are also sound for extraction because examples containing the exact field names demonstrate the required schema and reduce formatting ambiguity. Anthropic identifies examples as one of the most reliable methods for steering output format, structure, and consistency. Prompting Best Practices Chain-of-thought is not an unconditional default. Additional reasoning is appropriate when the task requires substantive decomposition or complex judgment, but routine classification and extraction may gain little while consuming more tokens and increasing latency. The technique should be selected according to evaluated task requirements.
An even-handed comparison governed by explicit criteria mitigates leading-question bias by requiring symmetrical treatment of alternatives rather than presupposing a preferred conclusion. Finally, prompt validation is model-specific. New model versions may follow instructions differently, change formatting behavior, alter tool selection, or produce different latency and cost characteristics. Anthropic's migration guidance consequently recommends reevaluating prompts and workloads against the new baseline. Model Migration Guide Study Guide references/topics: Zero-shot prompting; few-shot examples; reasoning techniques; neutral framing; model migration and regression evaluation.
An architect at Trenova Systems, Inc. is reviewing two draft communication packages for the same architectural decision. Package 1 contains a threat model, residual-risk register, and control-mapping table.
Package 2 contains a list of capabilities delivered and feature-level roadmap dependencies.
Which two audiences are correctly matched to these packages? (Select two.)
- A. Package 1 # engineering implementation team
- B. Package 2 # product manager owning the roadmap
- C. Package 1 # security and compliance reviewer
- D. Package 2 # security and compliance reviewer
- E. Package 2 # executive sponsor
Antwort: B,C 🗳️
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859 KundenbewertungenNeueste Kommentare (* Einige ähnliche oder alte Kommentare wurden ausgeblendet.)
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Leitz
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