Anthropic CCDV-F

無料アップデット

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品質保証

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信じられないほどの学習経験

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Anthropic CCDV-F 試験シラバストピック:

Anthropic Claude Certified Developer-Foundations 認定 CCDV-F 試験問題：

問題 #1

You are designing an agent that handles a multi-step research task. You want the agent to break the task into smaller pieces, hand each piece to a focused subagent, and consolidate the results.
The agent pattern you would apply is...

A. A memory pattern that stores the entire research history in advance, before any subtask begins execution.
B. An orchestrator and subagent pattern with specialized subagents assigned to each subtask.
C. A context-window pruning pattern that drops each subtask's content after the agent moves on.
D. A single tool-use loop that includes every tool the agent might need across all subtasks.

問題 #2

Your Claude application has multi-step workflows where each step's output is needed only briefly before the agent moves on. The cumulative tool output is filling the context window with content that is no longer relevant.
How would you handle the accumulating tool output?

A. Keep every tool output in the context indefinitely so the agent has the full record of every step it has executed during the workflow.
B. Apply tool output pruning to remove tool outputs that are no longer needed by later steps in the workflow.
C. Apply prompt caching to the accumulated tool outputs so the application does not re-pay for the older content on each subsequent step.
D. Switch to a smaller Claude model that processes context more efficiently and treat any quality loss as a tradeoff for the cost reduction.

問題 #3

A teammate is reviewing the team's threat model for a Claude application and has asked you to identify the categories of AI-specific threats that the model should cover. The teammate has already listed traditional web application threats and wants to know what additional categories apply to a Claude application.
Which AI-specific threat categories would you add?

A. Supply chain attacks on the Claude SDK because the SDK itself is the only point of vulnerability that a Claude application introduces beyond traditional web application threats.
B. Network-level denial of service and physical infrastructure attacks, because these categories cover the threats most likely to affect any Claude application in production.
C. Prompt injection, data leakage from prompts or context, jailbreak attempts, and unsafe model output that bypasses application controls.
D. Cross-site scripting and SQL injection, because these traditional web application threats apply with equal weight to any application that uses Claude in any way.

問題 #4

You are designing a Claude application that processes user-submitted text. Some of that text could include sensitive information such as account numbers or passwords that the application should not send to Claude.
How would you design the application?

A. Log all user-submitted text before it is sent to Claude and review the logs periodically to identify whether sensitive information is reaching the model.
B. Define the application boundary explicitly, identify what content can leave the boundary for Claude, and add filtering or redaction at the boundary.
C. Apply filtering at the boundary for the most commonly observed sensitive data patterns and expand coverage to additional patterns based on findings from production monitoring.
D. Add a prompt instruction in the system prompt specifying the categories of sensitive information Claude should disregard when processing user-submitted text.

問題 #5

A Claude application that worked well in testing is now occasionally returning outputs that mention information not present in the input. The development team initially assumed the model was hallucinating, so they asked you to troubleshoot.
What would you do first?

A. Add a system prompt instruction telling the model not to invent information, on the grounds that prompt-level instructions are the fastest fix for hallucination concerns.
B. Examine production traces to identify whether the issue is hallucination by the model, context loss, prompt injection, or another failure mode before recommending a fix.
C. Replace the current model with a larger one to reduce the chance of hallucination, on the grounds that larger models tend to hallucinate less in typical applications.
D. Apply a retrieval-augmented generation pattern to ground the responses in source content before any further investigation of the production traces.

解説：