← Volver al listado de tecnologías ← Índice de Claude Certified Architect

Los 6 Escenarios del Examen

14 de marzo de 2026 Por: Artiko

claudecertificacionescenariosexamenpreparacion

Los 6 Escenarios del Examen

Anterior: Reliability y Escalación · Índice · Siguiente: Simulacro

Formato del examen

El examen presenta 4 de estos 6 escenarios por intento. Cada escenario tiene un contexto de negocio y preguntas multiple-choice scenario-based. Los escenarios cubren múltiples dominios simultáneamente.

Escenario 1: Customer Support Resolution Agent

Dominios: D1 (Agentic Architecture) + D2 (Tool Design & MCP) + D5 (Reliability)

Contexto

Un agente automatizado resuelve tickets de soporte al cliente. Usa tools para consultar bases de datos, procesar reembolsos, y escalar a humanos cuando es necesario.

Conceptos que se testean

MCP tools: Cómo diseñar tools que el agente usa para consultar customer data, procesar acciones
Hooks: Pre-tool hooks para logging de acciones sensibles (reembolsos)
Escalación: Cuándo y cómo escalar a humanos con structured summaries
Enforcement: Guardrails que impiden acciones fuera de policy (reembolso > threshold)
Agentic loop: Cómo el agente itera entre tool calls hasta resolver o escalar

Trampas comunes

Confundir cuándo usar hooks vs guardrails en el system prompt
Creer que self-review es suficiente para validar acciones de alto impacto
Olvidar que la escalación requiere structured summary, no raw transcript
Pensar que retry es apropiado para policy violations (es fail-fast)

Preguntas ejemplo

P1: El agente debe procesar un reembolso de $800 pero el policy limit es $500. ¿Qué debería hacer?

A) Procesar el reembolso igualmente (INCORRECTO — viola policy)
B) Dividir en dos reembolsos de $400 (INCORRECTO — evasión de policy)
C) Escalar a humano con summary del caso y recomendación (CORRECTO)
D) Pedir al cliente que acepte $500 (INCORRECTO — no autorizado)

P2: ¿Qué tipo de hook es apropiado para logear acciones de reembolso?

A) PostToolUse para verificar que la acción se completó (INCORRECTO — es post, no pre)
B) PreToolUse que logea el intent antes de ejecutar (CORRECTO)
C) Stop hook que bloquea la acción (INCORRECTO — logear no es bloquear)
D) System prompt instruction (INCORRECTO — no es un hook)

Escenario 2: Code Generation with Claude Code

Dominios: D3 (Claude Code Config) + D5 (Reliability)

Contexto

Un equipo de desarrollo configura Claude Code para su organización. Involucra CLAUDE.md, plan mode, session management, y permisos.

Conceptos que se testean

CLAUDE.md: Jerarquía de settings (global, proyecto, usuario), qué va dónde
Plan mode: Cuándo usar plan mode vs implementación directa
Session management: Cuándo empezar nueva sesión, cómo hacer handoffs
Permisos y sandbox: Qué puede hacer Claude Code con cada nivel de permisos

Trampas comunes

No saber la precedencia de CLAUDE.md (proyecto > usuario > global)
Confundir plan mode con ask mode
Creer que Claude Code carga todo el repo en contexto (no lo hace)
Pensar que .claude/settings.json y CLAUDE.md tienen el mismo propósito

Preguntas ejemplo

P1: Un developer tiene CLAUDE.md global que dice “use tabs” y el proyecto tiene CLAUDE.md que dice “use spaces”. ¿Cuál se aplica?

A) Global (INCORRECTO)
B) El más reciente (INCORRECTO)
C) El del proyecto (CORRECTO — proyecto overrides global)
D) Depende del archivo (INCORRECTO)

P2: Un developer quiere que Claude Code planifique una refactorización grande antes de implementar. ¿Qué debe hacer?

A) Escribir el plan en CLAUDE.md (INCORRECTO)
B) Usar plan mode para que Claude Code proponga un plan antes de codear (CORRECTO)
C) Pedir a Claude que no toque archivos (INCORRECTO)
D) Usar ask mode (INCORRECTO — ask mode es para preguntas, no planificación)

Escenario 3: Multi-Agent Research System

Dominios: D1 (Agentic Architecture) + D2 (Tool Design) + D5 (Reliability)

Contexto

Un sistema multi-agente donde un coordinator orquesta subagentes especializados para investigación, análisis y síntesis de información.

Conceptos que se testean

Coordinator pattern: Cómo el coordinator distribuye trabajo y recopila resultados
Subagent spawning: Cuándo crear subagentes vs manejar en el mismo agente
Tool distribution: Qué tools tiene cada subagente vs el coordinator
Context passing: Cómo pasar información entre agentes (archivos, no contexto compartido)
Failure handling: Qué pasa cuando un subagente falla

Trampas comunes

Dar todas las tools al coordinator (debe delegar)
Compartir contexto entre subagentes directamente (usar archivos)
No tener fallback cuando un subagente falla
Pensar que el coordinator debe hacer el trabajo detallado

Preguntas ejemplo

P1: El coordinator necesita que 3 subagentes investiguen topics diferentes. ¿Cómo debe pasar los resultados entre ellos?

A) Cada subagente accede al contexto del anterior (INCORRECTO)
B) El coordinator pasa el transcript completo al siguiente (INCORRECTO)
C) Cada subagente escribe resultados a archivos, el coordinator los lee y distribuye (CORRECTO)
D) Todos los subagentes comparten un context window (INCORRECTO)

Escenario 4: Developer Productivity with Claude

Dominios: D1 (Agentic Architecture) + D2 (Tool Design) + D3 (Claude Code Config)

Contexto

Integración de Claude en el workflow de desarrollo diario: built-in tools, MCP para herramientas internas, y Agent SDK para automatización.

Conceptos que se testean

Built-in tools: Read, Edit, Bash, Glob, Grep — cuándo usar cada uno
MCP integration: Conectar herramientas internas (JIRA, Slack, DB) via MCP
Agent SDK: Automatizar workflows con el SDK programáticamente
Tool design: Schemas claros, error handling, descripciones que guíen selección

Trampas comunes

No saber qué tools son built-in vs requieren MCP
Diseñar tools con parámetros ambiguos
No incluir error responses en el schema de tools
Confundir el Agent SDK con la API de mensajes

Preguntas ejemplo

P1: Un equipo quiere que Claude Code consulte tickets de JIRA durante code review. ¿Cuál es la forma correcta?

A) Incluir el ticket en el prompt manualmente (INCORRECTO — no escala)
B) Configurar un MCP server que exponga JIRA como tool (CORRECTO)
C) Usar la built-in Bash tool para curl a la API de JIRA (INCORRECTO — no es mantenible ni seguro)
D) Copiar el contenido del ticket a CLAUDE.md (INCORRECTO)

Escenario 5: Claude Code for CI/CD

Dominios: D3 (Claude Code Config) + D4 (Prompt Engineering)

Contexto

Usar Claude Code en pipelines de CI/CD para code review automatizado, generación de tests, y quality gates.

Conceptos que se testean

-p flag: Ejecutar Claude Code en modo non-interactive para CI/CD
Structured output: Producir resultados parseables para quality gates
Review criteria: Definir qué buscar y qué ignorar (false positives)
Batch processing: Cuándo batch vs real-time en CI/CD

Trampas comunes

Usar batch API para pre-merge checks (no tiene SLA de latency)
No definir criterios explícitos → muchos falsos positivos
Olvidar el flag -p para non-interactive mode
No parsear el output para integrarlo con CI tools

Preguntas ejemplo

P1: Tu CI pipeline usa Claude Code para review pero developers ignoran los resultados porque hay muchos falsos positivos en la categoría “naming conventions”. ¿Mejor acción?

A) Aumentar el timeout del CI (INCORRECTO — no relacionado)
B) Deshabilitar temporalmente la categoría y refinar criterios (CORRECTO)
C) Cambiar a un modelo más grande (INCORRECTO — no resuelve FP)
D) Agregar “be more careful” al prompt (INCORRECTO — vago)

P2: Necesitas integrar Claude Code en GitHub Actions para review automático. ¿Cómo lo ejecutas?

A) claude code review.ts (INCORRECTO — no es un comando válido)
B) claude -p "review the PR changes" con output parseado (CORRECTO)
C) Iniciar sesión interactiva en el runner (INCORRECTO — CI no es interactivo)
D) Usar la web interface (INCORRECTO — no es CI/CD)

Escenario 6: Structured Data Extraction

Dominios: D4 (Prompt Engineering) + D5 (Reliability)

Contexto

Pipeline de extracción de datos estructurados de documentos variados (facturas, contratos, reportes). Involucra JSON schemas, tool_use, validación y batch processing.

Conceptos que se testean

JSON schemas: Diseño de schemas con required vs nullable fields
tool_use: Usar tool_use como mecanismo de structured output
Validation loops: Retry con feedback de errores de validación
Batch processing: Procesar grandes volúmenes con Batches API
Few-shot: Reducir alucinaciones en extracción con examples

Trampas comunes

Hacer todos los campos required (causa alucinaciones en campos faltantes)
No incluir self-correction fields (calculated vs stated)
Pensar que strict schemas previenen errores semánticos
No probar el prompt en sample set antes del batch

Preguntas ejemplo

P1: Tu extracción produce JSON válido pero el campo “total” no coincide con la suma de line items. ¿Cuál es la causa?

A) El schema es incorrecto (INCORRECTO — schema valida estructura, no semántica)
B) Error semántico que schemas no pueden prevenir (CORRECTO)
C) Claude no soporta aritmética (INCORRECTO)
D) Falta tool_choice forced (INCORRECTO — no relacionado)

P2: Procesarás 10,000 facturas durante la noche. ¿Cuál es el approach óptimo?

A) Real-time API con paralelismo (INCORRECTO — más caro)
B) Probar prompt en sample, luego Batches API (CORRECTO)
C) Batches API directamente sin testing previo (INCORRECTO — arriesga re-procesamiento)
D) Claude Code con -p en un loop (INCORRECTO — no es la herramienta correcta)

Mapa de dominios por escenario

Escenario	D1	D2	D3	D4	D5
1. Customer Support	X	X			X
2. Code Generation			X		X
3. Multi-Agent Research	X	X			X
4. Developer Productivity	X	X	X
5. CI/CD			X	X
6. Data Extraction				X	X

Nota: El examen presenta 4 de 6 escenarios. Debes estar preparado para todos porque no sabes cuáles te tocarán.

Resumen de preparación

Practica cada escenario mentalmente: lee el contexto, identifica los dominios, anticipa preguntas
Enfócate en anti-patterns — el examen pregunta frecuentemente qué NO hacer
Conecta dominios — cada escenario toca 2-3 dominios, practica la intersección
Lee las opciones completas — las respuestas incorrectas suelen ser “casi correctas”
Busca la opción específica — la correcta es casi siempre la más específica y accionable

Anterior: Reliability y Escalación · Índice · Siguiente: Simulacro