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Zuletzt aktualisiert am 21.August 2026

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AbschnittGewichtungZiele
Integration19%- RAG-Pipeline-Design
  • 1. Retrieval
    • 2. Chunking
      • 3. Indizierung
        - Claude-Integrationsmechanismen
        • 1. API und CLI
          • 2. Agent-zu-Agent-Integration
            • 3. MCP
              - Integration von Unternehmenssystemen
              - Authentifizierungs- und Autorisierungsanalyse
              Lösungsdesign & Architektur17%- Dekompositionstechniken zur komplexen Problemlösung
              - Architekturmuster
              • 1. Agentenbasierte Architekturen
                • 2. Workflow-Architekturen
                  • 3. Erweiterte LLM-Architekturen
                    - Multi-Agenten-Systeme und Orchestrierung
                    - End-to-End-Architekturdesign
                    - Ausrichtung an Geschäftswert, Kosten, Leistung und SLAs
                    - Übersetzung von geschäftlichen Problemen in Claude-basierte KI-Lösungen
                    Claude-Modelle, Prompting & Context Engineering13%- System-Prompts und Prompt-Vorlagen
                    - Claude-Modellauswahl und Kompromisse
                    - Kontextfenster-Optimierung
                    - Strategien zur Prompt-Wiederverwendung und zum Context Engineering
                    - Guardrails
                    Governance, Sicherheit & Risikomanagement14%- Ethische Aspekte der KI
                    - Human-in-the-Loop-Validierung
                    - KI-Sicherheit und Guardrails
                    - Sicherheits- und Risikomanagement
                    - Regulatorische und Compliance-Anforderungen
                    Stakeholder-Kommunikation & Lebenszyklus-Management14%- Architekturdokumentation
                    - Anforderungsanalyse und -erfassung
                    - Service-Level-Agreements
                    - Kommunikation von Architektur-Entscheidungen
                    - Stakeholder-Management
                    - Lösungslebenszyklus-Management
                    Evaluierung, Testen & Optimierung16%- Diagnose von Systemproblemen
                    - Produktionsüberwachung und -optimierung
                    - Evaluierungsmetriken und Datensätze
                    - Design von Evaluierungs-Frameworks
                    - Kosten- und Leistungsoptimierung
                    - A/B-Testing
                    Entwicklerproduktivität & Operational Enablement7%- Developer Enablement
                    - Claude-Tooling-Konfiguration für Teams
                    - Debugging und Behebung von Betriebsproblemen
                    - KI-gestützte Entwickler-Workflows

                    Anthropic Claude Certified Architect - Professional CCAR-P Prüfungsfragen mit Lösungen

                    1. You are compiling team-setup practices for a Claude Code rollout across an engineering organization.
                    Which two practices belong on the list? (Select two.)
                    Each correct answer presents a complete solution.

                    A) Use project scope for personal editor preferences so the preferences apply consistently within the project.
                    B) Use project scope for team-shared Model Context Protocol (MCP) servers and permission rules under version control.
                    C) Use user scope for team-shared MCP servers so every engineer on the team has consistent access.
                    D) Apply managed configuration centrally for security-critical settings that must not be overridden by individual engineers.
                    E) Use local scope for security-critical permission rules so each engineer can adapt them to ongoing work.


                    2. You are integrating human review into a high-volume classification pipeline where reviewing every output is infeasible.
                    Which sampling strategy best balances throughput with quality oversight?

                    A) Inverse sampling that reviews only high-confidence routine outputs and skips low-confidence and high- impact outputs.
                    B) Risk-stratified sampling that reviews all low-confidence and high-impact outputs and a smaller random sample of high-confidence routine outputs.
                    C) No sampling, relying entirely on user complaints to reveal quality and safety problems after they affect users.
                    D) Universal review of every output regardless of confidence or throughput impact.


                    3. You are supporting an engineer whose Claude Code session reports a permission denial when the engineer expected the action to be allowed.
                    Which resolution step is most appropriate?

                    A) Disable the permission system entirely across all scopes to remove the denial, eliminating all tool- pattern and deny-rule controls rather than identifying and amending the specific rule.
                    B) Tell the engineer to retry the denied action verbatim repeatedly until the denial stops appearing, without inspecting the active permission rules to determine whether the denial is intentional.
                    C) Inspect the active permission rules across all scopes-managed, command-line, local, project, and user-to identify which rule is denying the action and confirm whether it should be amended or remain denied.
                    D) Grant the engineer unrestricted Bash access to bypass the specific rule causing the denial, removing all tool-pattern constraints rather than amending only the rule in question.


                    4. You are selecting a model for a new production workload and must complete the upstream steps before testing candidate models empirically.
                    Which two steps must be completed BEFORE running a representative sample on a candidate model? (Select two.) Each correct answer presents part of the solution.

                    A) Sign off the production rollout plan with the platform and security teams.
                    B) Choose a candidate model based on the requirements profile and known capabilities.
                    C) Retest the model choice when a new model version becomes available.
                    D) Select the lightest model that consistently meets the quality bar across the sample.
                    E) Define the quality bar, latency tolerance, and expected volume for the workload.


                    5. You are reviewing a peer's end-to-end design for a Claude-based platform expected to scale to thousands of concurrent users.
                    For each statement, indicate Yes if it reflects sound architectural practice. Otherwise, select No.


                    Fragen und Antworten:

                    1. Frage
                    Antwort: B,D
                    2. Frage
                    Antwort: B
                    3. Frage
                    Antwort: C
                    4. Frage
                    Antwort: B,E
                    5. Frage
                    Antwort: Nur für Mitglieder sichtbar

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