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Anthropic CCDV-F Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Prompt- und Kontext-Engineering | 11% | - Prompt-Design und -Strukturierung - Verarbeitung strukturierter Ausgaben - Kontextfenster-Management |
| Thema 2: Tools und Model Context Protocol (MCP) | 10.6% | - MCP-Server-Entwicklung - Tool-Integration und -Nutzung |
| Thema 3: Sicherheit und Schutzmaßnahmen | 8.1% | - Guardrails und Sicherheitskontrollen - Sicherheit von KI-Anwendungen |
| Thema 4: Evaluierung, Testen und Debugging | 2.6% | - Evaluierung und Validierung von Ausgaben - Fehlerbehandlung und Debugging |
| Thema 5: Agenten und Workflows | 14.7% | - Prinzipien der Agenten-Architektur - Workflow vs. autonome Agenten - Nutzung des Claude Agent SDK - Speicher- und Kontextverwaltung |
| Thema 6: Modellauswahl und -optimierung | 16.8% | - Eigenschaften der Claude-Modellfamilie - Kosten- und Token-Optimierung - Abwägungen zwischen Latenz und Leistung |
| Thema 7: Claude Code | 3.1% | - Konfiguration und Nutzung von Claude Code |
| Thema 8: Anwendungen und Integration | 33.1% | - Claude Messages API - Vision-Funktionen - Streaming- und Batch-API - SDK- und Drittanbieter-Integration |
Anthropic Claude Certified Developer-Foundations CCDV-F Prüfungsfragen mit Lösungen
Frage #1
Your agent makes 10 to 15 tool calls per task, and you have noticed it sometimes loses track of earlier results by the time it reaches later steps. The agent's context window is large enough to hold all the messages, but the relevant information appears to get buried as the conversation grows.
How would you address this?
A. Reduce the number of tool calls per task by combining several existing tools into larger, multi-purpose tools.
B. Apply a context-management pattern that summarizes or prunes older tool outputs while preserving the active task state.
C. Switch to a different agentic framework that advertises automatic context-window management as a built-in feature.
D. Increase the context window further so all tool outputs from every prior step remain in full detail throughout the task.
Frage #2
You are setting up Claude Code for a new project repository. Your team has shared coding standards, preferred libraries, and project-specific context that every developer working on the repository should have available when they use Claude Code.
How would you set this up?
A. Configure Claude Code through environment variables that each developer sets on their own machine when they begin working in the repository.
B. Initialize Claude Code in the repository and document the standards and project-specific context in a CLAUDE.md file at the repository root.
C. Add the coding standards and project context to the repository's existing README file and direct developers to reference it when starting Claude Code sessions.
D. Document the standards in a separate wiki page maintained outside the repository so the documentation stays decoupled from the source code.
Frage #3
Your Claude application's prompt was written months ago and has not been updated. The team has discovered through evals that the prompt produces good results on common cases but underperforms on a specific category of inputs that has grown in volume.
How would you respond?
A. Tell users to avoid the underperforming category by adding warnings in the application's user interface about handled inputs.
B. Add the underperforming category to a separate Claude application with its own prompt so the original prompt does not change.
C. Iterate on the prompt to address the underperforming category, validate the change with evals, and continue refining as needed.
D. Replace the prompt with a new one aligned to the underperforming category, treating any common-case performance change as a known tradeoff.
Frage #4
The product team has described a new Claude feature in business terms: "agents should help our analysts produce client memos faster." You need to convert this into actionable technical requirements for the engineering team.
Your first step would be to...
A. Ask the analysts about the current memo production process to see where they think Claude could be introduced as a prompt-driven drafting step.
B. Interpret the functional and infrastructure requirements implied by the business goal.
C. Assess what similar agent-based features have been built internally or in the industry and use those precedents to scope the technical approach.
D. Examine what model capabilities and tier options are available and determine which best supports the memo drafting workflow described by the product team.
Frage #5
Your Claude application requests structured JSON output from the model. Most of the time the JSON is well- formed, but occasionally Claude returns malformed JSON that breaks downstream processing.
How would you handle the malformed output?
A. Manually inspect every response before downstream processing so a human reviewer catches any malformed JSON before the application passes the response to downstream systems.
B. Add output validation that parses Claude's response against the expected schema and treats malformed output as a recognized error path with retry or fallback handling.
C. Switch to free-form text output so the application no longer depends on JSON parsing for any of the responses it sends to downstream systems during normal operation.
D. Retry the same request repeatedly until valid JSON appears in the model's response, with the retry loop adding delay to the application's response time on affected requests.
Fragen und Antworten:
| Frage #1 Antwort: B | Frage #2 Antwort: B | Frage #3 Antwort: C | Frage #4 Antwort: B | Frage #5 Antwort: B |
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