CCAF Mock-Prüfung
Simuliert das echte Claude Certified Architect Foundations Exam unter realistischen Bedingungen.
Spielregeln
- 60 Fragen, zufällig gezogen, exakt nach CCAF-Gewichtung (D1: 16, D2: 11, D3: 12, D4: 12, D5: 9)
- Timer läuft: 2 Stunden — bei 0:00 wird automatisch abgegeben
- Keine Erklärungen während der Prüfung — wie im echten Exam
- Du kannst zwischen Fragen springen, Antworten ändern
- Beantwortete Fragen werden in der Übersicht grün markiert
- Prüfung wird auto-gespeichert (überlebt Browser-Crash) — diese Prüfung bleibt aktiv bis du sie abgibst
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Trefferquote pro Domain
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Prüfungs-Fakten (CCAF)
- 60 Fragen (Single-Choice)
- 120 Minuten
- Bestehen ab 720/1000
- Online + Proctoring
- Closed-Book (keine KI)
- CPN-Mitglied: 0 €
4 von 6 Szenarien werden zufällig gezogen. Keine Strafpunkte fürs Raten, unbeantwortet = falsch.
5 Domänen & Gewichtung
- D1 · Agentic Architecture & Orchestration — 27% (höchstes Gewicht): Agentic Loops, Multi-Agent, Hooks, Session-Mgmt
- D2 · Tool Design & MCP Integration — 18%: Tool-Descriptions, MCP-Config, Error-Handling, tool_choice
- D3 · Claude Code Configuration & Workflows — 20%: CLAUDE.md-Hierarchie, .claude/rules, Skills, Plan Mode, CI/CD
- D4 · Prompt Engineering & Structured Output — 20%: tool_use+JSON-Schema, Few-Shot, Validation-Retry, Batch-API
- D5 · Context Management & Reliability — 15%: Kontext-Trimming, Eskalation, Error-Propagation, Provenance
Die 6 Prüfungs-Szenarien
- Customer-Support-Agent — Returns/Billing, MCP-Tools (get_customer, lookup_order, process_refund, escalate_to_human), Ziel 80%+ First-Contact-Resolution
- Code-Generation mit Claude Code — Slash-Commands, CLAUDE.md, Plan Mode vs. Direct Execution
- Multi-Agent-Research — Koordinator delegiert an Subagents: Suche / Analyse / Synthese / Report
- Developer-Productivity — Codebase-Exploration, Built-in-Tools (Read/Write/Bash/Grep/Glob), MCP
- Claude Code in CI/CD — automatische Code-Reviews, Testgenerierung, PR-Feedback
- Structured-Data-Extraction — JSON-Schema-Validierung, Edge-Cases sauber behandeln
Antwort-DNA — so denkt die Prüfung (Gold!)
- Deterministisch > probabilistisch: kritische Regeln per programmatischem Hook/Gate erzwingen, nicht per Prompt-Anweisung.
- Verhältnismäßiger erster Schritt > Over-Engineering: erst Tool-Description / Few-Shot / explizite Kriterien, nicht gleich Classifier oder ML-Pipeline.
- Explizite Kriterien > Confidence-Scores / Sentiment (LLM-Selbsteinschätzung ist schlecht kalibriert).
- Tool-Descriptions sind der Haupt-Hebel für zuverlässige Tool-Auswahl (zu viele Tools = schlechtere Auswahl).
- Plan Mode bei Architektur/Multi-File, Direct Execution bei klarem Single-File-Fix.
- Batch-API nur für nicht-blockierende Workloads (50% günstiger, bis 24h, kein Multi-Turn-Tool); Sync für blockierende Checks.
- Unabhängige Review-Instanz > Selbst-Review; strukturierter Error-Context > generischer Fehler; nullable Felder verhindern Halluzination.
Out-of-Scope — das musst du NICHT lernen
Fine-Tuning / Model-Training · API-Auth, Billing, Account-Mgmt · Sprach-/Framework-Details · MCP-Server-Hosting/Deployment/Networking · Claude-interne Architektur/Training · Constitutional AI, RLHF, Safety-Training · Embedding-Modelle / Vektor-DB-Details · Computer-Use / Browser-Automation · Vision/Bild-Analyse · Streaming-API / SSE-Implementierung · Rate-Limits, Quotas, Pricing · OAuth / API-Key-Rotation · Cloud-Provider-Configs (AWS/GCP/Azure) · Benchmarking / Modellvergleich · Prompt-Caching-Implementierungsdetails (nur: es existiert) · Token-Counting / Tokenisierung
Quelle: offizieller Anthropic CCAF Exam Guide (vertraulich), zum Lernen paraphrasiert. Nicht öffentlich teilen.
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