Claude Certified Architect परीक्षा में पास होने के लिए न्यूनतम सही उत्तरों का प्रतिशत क्या है?	कम से कम 75%
Claude मॉडल की बुनियादी प्रकृति के बारे में तीन मुख्य तथ्य क्या हैं जो परीक्षा मानती है?	यह स्टेटलेस (stateless) है, कॉल के बीच कोई मेमोरी नहीं रखता, और न तो लूप चलाता है न ही कोड एक्जीक्यूट करता है।
परीक्षा में टेस्ट किए जाने वाले चार मुख्य सतहें (surfaces) या लेयर कौन सी हैं?	Claude API, Agent SDK, Claude Code, और MCP (Model Context Protocol)
एजेंट लूप में `stop_reason` फ़ील्ड के दो मान (`end_turn` और `tool_use`) क्या संकेत करते हैं?	`end_turn` का मतलब है कि मॉडल ने काम पूरा कर लिया है, जबकि `tool_use` का मतलब है कि मॉडल ने एक टूल कॉल करने के लिए रुककर यूज़र कोड से इंटरैक्शन माँगा है।
कोऑर्डिनेटर-सब-एजेंट पैटर्न का मुख्य उद्देश्य क्या है और दो डिम्पोजिशन शैलियाँ कौन सी हैं?	मुख्य उद्देश्य कॉन्टेक्स्ट विंडो बजट को संभालना है; शैलियाँ हैं सीक्वेंशियल (क्रमिक निर्भरता के लिए) और एडाप्टिव (ओपन-एंडेड वर्क के लिए)।
`claude.md` फ़ाइलों के तीन स्तर (hierarchy) कौन से हैं और उनका उपयोग क्षेत्र कैसे अलग है?	यूज़र-लेवल (हर प्रोजेक्ट पर लागू, वीसी में नहीं), प्रोजेक्ट-लेवल (रेपो रूट, टीम-वाइड नियम), और डायरेक्टरी-लेवल (निश्चित फ़ोल्डर के लिए विशिष्ट नियम)।
स्ट्रक्चर्ड आउटपुट (JSON) पाने के लिए सबसे भरोसेमंद तरीका क्या है और क्यों?	आउटपुट शैपी को एक टूल के रूप में परिभाषित करना और `tool_choice` को फोर्स करना, क्योंकि मॉडल टूल स्कीमा के साथ बेहतर अनुपालन दिखाता है।
यदि JSON वैलिडेशन फेल हो जाए, तो री-ट्राई लूप में सही दृष्टिकोण क्या है?	वैलिडेशन एरर मैसेज को कन्वर्सेशन हिस्ट्री में यूज़र टर्न के रूप में जोड़ना और मॉडल से सुधारा हुआ रिस्पॉन्स माँगना, जिससे सुधार दर 90% से अधिक होती है।
बैच प्रोसेसिंग API कब उपयोग करें और इसका मुख्य लाभ क्या है?	जब कार्य ऑफ़लाइन हो, लेटेंसी घंटों में मापी जाती हो, और प्रॉम्प्ट स्वतंत्र हों; लाभ 50% कम टोकन लागत है।
MCP (Model Context Protocol) का मुख्य उद्देश्य क्या है?	यह एक ओपन स्टैंडर्ड है जो बाहरी टूल्स और डेटा स्रोतों को किसी भी अनुपालन मॉडल तक पहुँच प्रदान करता है ताकि ग्लू कोड लिखे बिना प्लग-एंड-प्ले इंटीग्रेशन संभव हो।
मॉडल को समान कार्यों वाले टूल्स में अंतर करने के लिए टूल डिस्क्रिप्शन में क्या शामिल होना चाहिए?	कार्य का विवरण, उपयोग का संदर्भ, एक उदाहरण इवोकेशन और संभावित त्रुटियों की सूची।
जब कोई टूल फेल होता है, तो मॉडल को स्वचालित रिकवरी प्लान बनाने के लिए JSON त्रुटि प्रतिक्रिया में कौन से फ़ील्ड अनिवार्य हैं?	`is_error`, `category`, `retryable`, और `retry_after_ms`।
MCP ट्रांसपोर्ट चुनने का परीक्षा-आधारित मुख्य नियम क्या है?	सर्वर और क्लाइंट एक ही मशीन पर हों तो STDIO चुनें; SSE केवल तभी जब सर्वर को भौतिक रूप से अलग होस्ट पर चलाना पड़े।
'Lost in the middle' प्रभाव के कारण लंबी चैट में महत्वपूर्ण डेटा (जैसे अकाउंट नंबर) क्यों खो जाता है और उसका समाधान क्या है?	मॉडल संदर्ख के मध्य पर ध्यान कम देता है; समाधान है स्थिर तथ्यों को 'केस ब्लॉक' में निकालकर संदर्ख खिड़की के अंत में हर टर्न पर दोबारा एंकर करना।
प्रॉम्प्ट कैशिंग का सही उपयोग कैसे करें ताकि लागत कम हो?	स्थिर सिस्टम प्रॉम्प्ट और फ्यू-शॉट उदाहरण कैश करें; बदलते हुए यूज़र टर्न को कभी कैश न करें।
एजेंट को कब मानवीय समीक्षा (escalation) के लिए हाइबरनेट करना चाहिए?	जब मॉडल की आत्मविश्वास स्तर निर्धारित थ्रेशोल्ड से नीचे गिर जाए या वह संवाद इतिहास से अस्पष्टता को हल नहीं कर पाता हो।
लॉन्ग कंटैक्स्ट में ID और राशि जैसे डेटा को बनाए रखने के लिए 'सारांश बंद' (summarization trap) से कैसे बचें?	पूरे संवाद को सारांशित करने के बजाय, केवल स्थिर तथ्यों को संदर्ख खिड़की के अंत में एक स्ट्रक्चर्ड ब्लॉक के रूप में रखें।
यदि सर्वर और क्लाइंट एक ही लोकल मशीन पर चल रहे हैं, तो परीक्षा में किस ट्रांसपोर्ट को चुनना गलत माना जाता है?	SSE चुनना गलत है; सही उत्तर STDIO है क्योंकि इसमें नेटवर्क ओवरहेड और ऑथेंटिकेशन की आवश्यकता नहीं होती।
परीक्षा में छह उत्पादन परिदृश्य (production scenarios) दिए जाते हैं, लेकिन छात्र को उनमें से कितने के बारे में अध्ययन करना चाहिए?	सभी छह परिदृश्यों का अध्ययन करना चाहिए क्योंकि परीक्षा में इनमें से चार यादृच्छिक रूप से पूछे जा सकते हैं।
एजेंट आर्किटेक्चर में 'गलत जवाब देना' बनाम 'अत्यधिक एस्केलेशन' में से परीक्षा किससे बेहतर मानती है?	अत्यधिक एस्केलेशन को बेहतर माना जाता है क्योंकि गलत जवाब ग्राहकों तक पहुँचते हैं, जबकि एस्केलेशन केवल अतिरिक्त मैन्युअल रिव्यू टिकट खर्च करता है।