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Anthropic CCDV-F Prüfungsthemen:

Anthropic Claude Certified Developer-Foundations CCDV-F Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1

Your Claude application is deployed to development, staging, and production environments. Each environment uses a different model version, different prompt versions, and different plugin dependencies, but the configuration is currently scattered across environment variables, hardcoded values, and undocumented setup scripts.
How would you manage the configuration?

A. Consolidate the configuration into a version-controlled system documenting model version pinning, prompt versioning, and plugin dependencies for each environment.
B. Use the latest available model version everywhere and stop pinning model versions, on the grounds that pinning adds maintenance overhead the team should aim to reduce.
C. Move all configuration into hardcoded application code to reduce reliance on external configuration sources that are difficult to track over time.
D. Standardize all environments to use the same configuration values to eliminate the differences between development, staging, and production.

Frage #2

Your team is preparing a new Claude application for production, and the product team has asked for a cost projection. The team needs to estimate the cost based on expected request volume, average input length, and average output length. How would you build the projection?

A. Build a cost model that combines expected request volume and average input tokens, treating output tokens as a small enough share of cost to leave out of the projection.
B. Build a cost model that combines expected request volume, average input tokens, average output tokens, the chosen model's pricing, and any caching benefits.
C. Build a cost model that uses the average per-request cost from a similar Claude application the team built last year, scaling that figure by expected request volume.
D. Build a cost model based on expected request volume and the chosen model's pricing, treating average input and output token counts as variables to be estimated post-launch.

Frage #3

You are building a Claude application that processes 10,000 customer emails overnight to extract structured data. The work is non-interactive, runs once daily, and has a flexible completion window of several hours.
Which Claude API would you use?

A. The Batch API, which is designed for non-interactive workloads with flexible completion windows.
B. The real-time Messages API with concurrent requests to process the emails as fast as possible during the overnight window.
C. The streaming responses API to process each email and return partial results to a database as the model generates them.
D. The real-time Messages API, processing the emails one at a time sequentially to ensure consistent ordering of results.

Frage #4

A Claude application is occasionally refusing to answer questions that should be in scope, including questions the application has answered correctly in the past. You want to investigate.
What is the first step of your investigation?

A. Examine traces of the refused requests to identify what triggers the refusal, whether input patterns, system prompt content, or other context.
B. Identify which questions have been refused and compare them against previously answered questions to determine what changed between the successful and refused interactions.
C. Test whether removing or adjusting those instructions resolves the behavior.
D. Assess whether the refusals cluster around specific input patterns, question types, or time periods by analyzing the distribution of refused requests in the logs.

Frage #5

Your Claude application uses structured output that is consumed by downstream code. The team wants to handle malformed or unexpected output gracefully so it does not crash downstream systems.
The best choice for handling this issue would be to...

A. Silently drop any output that does not match expectations so downstream systems do not see the malformed output the application receives from the model.
B. Use the output the model produces and leave schema enforcement to a later phase of production after the application is more complete.
C. Crash on any unexpected output and require manual recovery on affected requests the application handles during normal operation.
D. Apply defensive parsing to handle unexpected fields, missing values, and type mismatches that the downstream code might otherwise crash on.

Fragen und Antworten: