Khoá của tôi

Kiến thức CCAR-P

Claude Certified Architect – Professional

Bảng tóm tắtCả chứng chỉ gói trong một trang: bảng chọn nhanh, sơ đồ quyết định, bẫy hay gặp. Xem lại trước giờ thi.Mở bảng tóm tắt

Domain 1Solution Design & Architecture17% đề

  1. 1.1Từ bài toán kinh doanh đến giải pháp dùng ClaudeCách biến một vấn đề kinh doanh thành giải pháp dùng Claude, gồm chia thành từng việc, giao việc nào cho Claude, chọn cách xây và đo thành công.
  2. 1.2Thiết kế kiến trúc đầu cuốiMột hệ thống dùng Claude gồm các tầng nhận đầu vào, xử lý, trả kết quả và vòng phản hồi. Bài nói mỗi tầng làm gì và việc nào phải đặt ở tầng nào.
  3. 1.3Chọn augmented LLM, workflow hay agentBa mẫu kiến trúc augmented LLM, workflow và agent khác nhau ở đâu, đánh đổi gì về độ trễ, chi phí, độ dễ đoán, và khi nào chọn mẫu nào.
  4. 1.4Thiết kế hệ nhiều agent và cách điều phốiKhi nào nên tách thành nhiều agent, chia việc theo context thay vì theo vai trò, giao việc cho subagent thế nào, và cần lo gì khi chạy thật.
  5. 1.5Chia nhỏ bài toán phức tạpCác cách chia một bài toán lớn thành phần nhỏ, gồm tách phần cho code và phần cho Claude, nối chuỗi có bước kiểm, chạy song song, và tự kiểm rồi sửa.
  6. 1.6Gắn giải pháp với các trụ cột giá trị kinh doanhNăm trụ cột giá trị efficiency, productivity, transformation, solution cost và performance SLA khác nhau ra sao, và cách dùng chúng khi so các phương án.

Domain 2Claude Models, Prompting & Context Engineering13% đề

  1. 2.1Chọn model Claude theo đánh đổiBốn model Claude hiện nay khác nhau ra sao, bắt đầu với model nào, so model bằng chi phí trên mỗi việc xong, và khi nào dùng nhiều model cùng lúc.
  2. 2.2Thiết kế system prompt, template và guardrailViết system prompt bắt đầu bằng vai trò, chỉ dẫn rõ có lý do, biến prompt thành template dùng lại được, và đặt guardrail chống bịa, lộ prompt, jailbreak.
  3. 2.3Zero-shot, few-shot và chain-of-thoughtKhi nào chỉ cần chỉ dẫn (zero-shot), khi nào thêm ví dụ (few-shot), khi nào cho Claude suy nghĩ trước (chain-of-thought, thinking), và cái giá của mỗi cách.
  4. 2.4Tối ưu context window và quản lý tokenNhững gì chiếm context window, chuyện gì xảy ra khi chạm giới hạn, cách đo token trước và sau khi gọi, và cách giảm token ở từng giai đoạn của một yêu cầu.
  5. 2.5Dùng lại prompt bằng caching, module và SkillsBa cách dùng lại prompt là prompt caching cho phần đầu giống hệt nhau, prompt chia module để phần đầu ổn định, và Agent Skills cho quy trình dùng chung.

Domain 3Integration19% đề

  1. 3.1Đánh giá cấu hình tool bị thừa năng lựcAgent có quá nhiều tool thì chọn sai tool, tốn context và mở rộng bề mặt tấn công. Cách kiểm kê, giữ tool nào, gộp hay tách, và chặn bằng cấu hình.
  2. 3.2Phân tích xác thực và phân quyền để tìm lỗ hổngTìm lỗ hổng xác thực và phân quyền khi dùng Claude, gồm danh tính từng người, kiểm quyền trước khi dữ liệu tới model, credential ngoài prompt, OAuth cho MCP.
  3. 3.3Đánh đổi độ chính xác và độ trễMỗi đòn bẩy giảm độ trễ như model, effort, streaming, fast mode, độ sâu truy xuất, caching tác động vào đâu, tốn gì, và chứng minh cấu hình bằng số liệu.
  4. 3.4Quan sát hệ thống agent ở quy mô lớnVì sao agent khó quan sát, cần metrics, log và trace nào, ghi gì để truy lỗi, và triển khai telemetry cho cả tổ chức mà không lộ dữ liệu hay tốn lưu trữ.
  5. 3.5Thiết kế pipeline RAG, chia chunk và đánh chỉ mụcKhi nào cần RAG, chia chunk theo hình dạng dữ liệu, contextual retrieval giảm truy xuất hỏng ra sao, và chọn embedding, chỉ mục cho một pipeline RAG.
  6. 3.6Chọn chiến lược truy xuất theo dữ liệu và kiểu câu hỏiKhớp cách truy xuất với dữ liệu và kiểu câu hỏi, từ cả kho trong prompt, embedding, BM25, truy vấn có cấu trúc, hybrid, rerank tới để agent tự tìm.
  7. 3.7Chọn cơ chế tích hợp MCP, API/CLI hay agent-to-agentKhi nào gọi thẳng API, khi nào dựng MCP server, khi nào giao việc cho một agent khác, khi nào dùng Skill, và gắn MCP vào Claude Code, Messages API ra sao.
  8. 3.8Nạp dần hay nạp hết contextSo sánh nạp hết định nghĩa tool và hướng dẫn từ đầu với nạp dần khi cần (tool search, Skills, truy xuất đúng lúc), và cách chọn theo số tool, tần suất dùng.

Domain 4Evaluation, Testing & Optimization16% đề

  1. 4.1Định nghĩa chỉ số đánh giáChọn chỉ số cho độ chính xác, độ trễ, chi phí, an toàn và bảo mật của hệ thống dùng Claude, mỗi chỉ số có ngưỡng riêng và gắn đúng với yêu cầu đã nêu.
  2. 4.2Thiết kế bộ dữ liệu đánh giá và khung kiểm thửDựng bộ dữ liệu đánh giá sát việc thật, có ca biên và ca tấn công, chọn chấm bằng code, LLM hay người, và phối hợp nhiều loại kiểm thử trong một khung.
  3. 4.3A/B test và cải tiến lặpSo prompt hay model mới với bản đang chạy, từ giả thuyết, cỡ mẫu, so offline rồi thử thật, đọc kết quả theo nhóm, tới đưa lên và quay lui theo phiên bản.
  4. 4.4Chẩn đoán sự cố của hệ thống dùng ClaudeKhoanh lỗi vào tầng truy xuất, prompt, tool hay model trước khi sửa, xác nhận bịa thông tin, rồi so với bản tốt gần nhất, chạy lại và tái hiện để tìm gốc.
  5. 4.5Tối ưu token, độ trễ và chi phí so với hiệu năngThứ tự tối ưu chi phí và độ trễ, gồm đo trước, lấy các khoản tiết kiệm không mất chất lượng, rồi mới đánh đổi effort và model, và đặt trần chi tiêu.
  6. 4.6Giám sát hiệu năng bằng log và công cụ quan sátĐặc tả cần đo gì trước khi gắn đo, bật đúng tín hiệu OpenTelemetry, đọc trace tìm chỗ chậm, theo dõi chất lượng và chi phí, nhất là sau khi đổi model.

Domain 5Governance, Safety & Risk Management14% đề

  1. 5.1Triển khai guardrail và kiểm soát an toànGuardrail nhiều lớp cho ứng dụng dùng Claude, từ xác định kẻ tấn công, lọc đầu vào, xử lý nội dung không tin cậy, kiểm đầu ra, tới xử lý khi model từ chối.
  2. 5.2Nhận diện rủi ro, giới hạn và kiểu hỏng của hệ thống LLMNhững kiểu hỏng chỉ hệ thống LLM mới có, rủi ro khi để agent tự hành động, thứ tự đánh giá rủi ro, và vì sao phải thiết kế cho trường hợp phòng thủ thất bại.
  3. 5.3Áp dụng người duyệt trong vòng lặpĐặt người duyệt ở đâu, giao việc theo loại rủi ro, lấy mẫu khi không duyệt hết, viết tiêu chí chuyển người, và cấu hình điểm duyệt trong agent cho đúng chỗ.
  4. 5.4Bảo đảm tuân thủ quy định như GDPR, HIPAA, FedRAMPXác định quy định áp dụng, ai xử lý dữ liệu, dữ liệu giữ bao lâu, ZDR khác HIPAA readiness ra sao, DPA cho GDPR, và kiểm soát nào phải nằm ở ứng dụng.
  5. 5.5Đạo đức AI, gồm thiên lệch, công bằng và minh bạchThiên lệch vào hệ thống dùng Claude từ đâu, đo công bằng giữa các nhóm thế nào, vì sao khớp quyết định của người chưa đủ, và minh bạch với người dùng ra sao.

Domain 6Stakeholder Communication & Lifecycle Management14% đề

  1. 6.1Khảo sát có cấu trúc và thu thập yêu cầuBiến yêu cầu mơ hồ thành bản mô tả có người dùng, nhu cầu, ràng buộc, tiêu chí đạt và bài kiểm nghiệm thu viết trước, kèm cách tìm yêu cầu chưa ai nói.
  2. 6.2Trình bày quyết định kiến trúc và các đánh đổiTrình bày quyết định kiến trúc cho nhiều người nghe, gồm quyết định đặt trước, chi phí mỗi việc xong, phương án đã loại, rủi ro còn lại và lúc xem lại.
  3. 6.3Vòng phản hồi, kỳ vọng của các bên và SLACách viết một SLA đo được, dựa SLA trên đúng những gì Claude API cam kết, xử lý lo ngại và yêu cầu phát sinh, và giữ vòng phản hồi có nhịp với các bên.
  4. 6.4Viết tài liệu kiến trúc và hướng dẫn triển khaiViết tài liệu kiến trúc cho giải pháp dùng Claude, gồm người đọc, những gì phải chốt, ADR, gói bàn giao có runbook, và CLAUDE.md cho đội triển khai.
  5. 6.5Đồng hành qua các giai đoạn của vòng đời giải phápCác giai đoạn khảo sát, thiết kế, bàn giao, giám sát, cải tiến giao gì cho nhau, khi nào quay lại thiết kế, và làm gì khi model bị ngừng.

Domain 7Developer Productivity & Operational Enablement7% đề

  1. 7.1Cấu hình Claude Code cho cả độiCác nơi đặt cấu hình Claude Code, cái nào thắng khi trùng, viết luật quyền, đưa thứ bắt buộc vào managed settings, và triển khai cho đội theo từng bước.
  2. 7.2Cải thiện quy trình lập trình bằng công cụ AIĐặt Claude Code đúng chỗ trong quy trình của đội, làm theo vòng khám phá, lập kế hoạch, làm, kiểm, đóng gói việc lặp lại, giữ người duyệt khi vào CI.
  3. 7.3Gỡ lỗi và xử lý sự cố vận hành Claude CodeGỡ lỗi Claude Code từ triệu chứng, kiểm cái gì đã nạp, xử lý ba trạng thái hỏng của MCP server, khoanh vùng bằng chế độ an toàn, và biết lỗi nào tự thử lại.
Kiến thức CCAR-P · Anthropic Exam Pro