正確の問題と解答

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Anthropic Claude Certified Architect Foundations (CCA-F) 認定 CCA-F 試験問題:

1. You are building a code review tool and instruct the model to "be thorough and flag everything suspicious." Why is this considered a prompt engineering anti-pattern?

A) It leads to over-flagging and alert fatigue, which erodes developer trust in the system.
B) It forces the model to bypass tool usage.
C) It causes the context window to rapidly exceed its maximum token limit.
D) It guarantees semantic correctness but compromises schema compliance.

2. A backend MCP tool encounters a timeout while querying a database. Which structured error response design is the correct approach to propagate this to the agent?

A) Return a valid empty JSON array [ ] to avoid crashing the agentic loop.
B) Return a generic {"error": "Operation failed"} to secure internal infrastructure details.
C) Return structured error metadata including an isError: true flag, the error category, and an isRetryable': true boolean.
D) Terminate the MCP server process completely.

3. Using the FastMCP Python SDK, which decorators are used to expose capabilities to an MCP client? Choose 2 correct answers.

A) @mcp.tool
B) @mcp.action
C) @mcp.resource
D) @mcp.agent

4. The configuration hierarchy in Claude Code resolves settings from multiple levels. Which of the following are valid configuration layers where CLAUDE.md files can be placed? Choose 2 correct answers.

A) Global system-level (e.g., /etc/c1aude/CLAl_JDE. md) for machine-wide mandates.
B) Directory-level (e.g., src/api/CLAUDE .md) for module-scoped conventions.
C) User-level (e.g., 4. claude/CLAUDE. md) for personal preferences.
D) Cloud-level (e.g., s3 : //config/CLAUDE .md) for distributed synchronization.

5. You are designing a few-shot prompt for a quicktechie.com sentiment analysis tool that must handle sarcasm. What is the most critical element to include in your few-shot examples?

A) Only examples of perfectly formatted, standard positive reviews.
B) Extensive XML tags defining the model's underlying neural architecture.
C) A negative example showing the model generating conversational text instead of JSON.
D) At least one example demonstrating how to handle an edge case or ambiguous scenario, such as a sarcastic comment.

質問と回答：