# CCAR-F – Présentation du cours Claude Certified Architect – Foundations. Blueprint, public visé, répartition de l’étude, les six scénarios d’examen et comment utiliser ce cours. import { Card, CardGrid, Badge } from '@prosefly/astro-components'; Code d’examen CCAR-F 60 items · 120 min 125 $ Réussite 720/1000 ## Ce que valide la certification Que vous savez **concevoir des systèmes agentiques sur Claude qui soient corrects, fiables et attentifs au coût** — choisir entre flux de travail et agents, orchestrer des hiérarchies coordinateur/sous-agents, configurer Claude Code pour des équipes, faire de l’ingénierie de prompts et de sortie structurée, concevoir des outils et des intégrations MCP, et gérer la fenêtre de contexte et les modes de défaillance qui font ou défont les systèmes en production. L’examen Architect – Foundations est **piloté par scénarios**. Les items sont tirés de **4 des 6** scénarios de référence : vous devez donc savoir raisonner sur un système décrit, et pas seulement restituer une définition. Chaque question demande en réalité : *étant données ces contraintes, quelle est la décision architecturale correcte, et quelles options tentantes sont les anti-patterns ?* **Public visé :** les architectes de solutions, les référents techniques et les ingénieurs seniors qui conçoivent des systèmes agentiques fondés sur Claude et fixent les standards pour les équipes qui construisent avec l’API, l’Agent SDK, Claude Code et MCP. **Public non visé :** les utilisateurs métier non techniques (voir l’Associate CCAO-F) ou ceux qui écrivent uniquement du code applicatif sans concevoir le système (une grande partie du Developer CCDV-F recoupe le sujet mais reste orientée mise en œuvre). ## Blueprint (Exam Guide v1.0, juillet 2026) | # | Domaine | Poids | Items (approx.) | Page du cours | | --- | --- | --- | --- | --- | | 1 | Agentic Architecture and Orchestration | **27 %** | ~16 | [Domaine 1](/fr/ccar-f/domains/d1-agentic-architecture-orchestration/) | | 2 | Claude Code Configuration and Workflows | 20 % | ~12 | [Domaine 2](/fr/ccar-f/domains/d2-claude-code-configuration-workflows/) | | 3 | Prompt Engineering and Structured Output | 20 % | ~12 | [Domaine 3](/fr/ccar-f/domains/d3-prompt-engineering-structured-output/) | | 4 | Tool Design and MCP Integration | 18 % | ~11 | [Domaine 4](/fr/ccar-f/domains/d4-tool-design-mcp-integration/) | | 5 | Context Management and Reliability | 15 % | ~9 | [Domaine 5](/fr/ccar-f/domains/d5-context-management-reliability/) | :::tip[Où sont les points] Agentic Architecture (27 %) plus les deux domaines à 20 % représentent **67 %** de l’examen. Si vous savez (a) trancher entre flux de travail et agent et choisir le bon patron d’orchestration, (b) configurer Claude Code correctement, et (c) obtenir une sortie structurée fiable du modèle, vous avez parcouru les deux tiers du chemin vers la réussite avant même de toucher aux outils et à la gestion du contexte. ::: ## Les six scénarios d’examen Les items sont tirés de **4 des 6** scénarios ci-dessous. Vous ne saurez pas à l’avance lesquels : préparez donc les six. Chacun correspond à un groupe de domaines. | # | Scénario | Domaines principaux | Décisions caractéristiques | | --- | --- | --- | --- | | 1 | Customer Support Resolution Agent | D1, D4, D5 | Agent SDK, outils MCP, escalade fondée sur la capacité | | 2 | Code Generation with Claude Code | D2, D3 | hiérarchie CLAUDE.md, plan mode, slash commands, hooks | | 3 | Multi-Agent Research System | D1, D5 | coordinateur/sous-agents, passage de contexte explicite, gestion des défaillances partielles | | 4 | Developer Productivity | D2, D4 | outils intégrés, serveurs MCP, exploration du code | | 5 | Claude Code for CI/CD | D2, D3 | headless mode, sortie structurée, Batch API, revue multi-passes | | 6 | Structured Data Extraction | D3, D4 | schémas JSON, tool_use-comme-schéma, reprise sur validation | Les descriptions complètes, les architectures de référence et 18 questions d’entraînement figurent sur la [page Scénarios](/fr/ccar-f/scenarios/). ## L’état d’esprit de l’Architect L’examen récompense constamment une posture : **le déterminisme là où la justesse compte, le modèle là où le jugement compte, et des contrats explicites partout entre les deux.** Les bonnes réponses tendent à : - Préférer la solution la **plus simple** qui satisfait l’exigence — un prompt unique ou un flux de travail avant un système multi-agents. - Piloter le flux de contrôle depuis **`stop_reason`**, non par l’analyse de la prose du modèle ni par le plafonnement des itérations. - Faire respecter les règles métier critiques par des **hooks programmatiques**, jamais par des instructions de prompt. - Escalader sur **demande explicite** (immédiatement) ou par **capacité** (après avoir tenté la résolution) — jamais sur le sentiment ni sur la confiance auto-déclarée. - Passer le contexte aux sous-agents de manière **explicite** ; ne jamais compter sur l’auto-héritage. - Faire remonter des **erreurs structurées** (catégorie, réessayable, résultats partiels) plutôt que des messages génériques ou des résultats vides silencieux. - Donner à chaque agent **4 à 5 outils ciblés** ; recourir à la recherche d’outils et à `defer_loading` au-delà d’~10. - Protéger la fenêtre de contexte principale par **l’isolation des sous-agents, l’édition de contexte et la compaction**, et placer tout ce qui doit survivre dans le **memory tool** ou un état externe. Les mauvaises réponses tendent à : sur-concevoir (multi-agents là où un flux de travail suffit), faire confiance à l’auto-évaluation du modèle, faire respecter les règles par le prompt, masquer les erreurs, surcharger les agents d’outils, et laisser la fenêtre de contexte se remplir jusqu’à dégrader la qualité. ## Répartition du temps suggérée (plan sur 30 heures) | Domaine | Poids | Heures | | --- | --- | --- | | Agentic Architecture and Orchestration | 27 % | 9 | | Claude Code Configuration and Workflows | 20 % | 6 | | Prompt Engineering and Structured Output | 20 % | 6 | | Tool Design and MCP Integration | 18 % | 5 | | Context Management and Reliability | 15 % | 4 | ## Liste de préparation pratique - [ ] Construisez un système **coordinateur/sous-agents** à deux niveaux et passez le contexte à un sous-agent de manière **explicite** ; observez ce qui casse si vous comptez sur l’héritage. - [ ] Mettez en œuvre une boucle agentique qui se termine sur **`stop_reason`** et gère `tool_use`, `end_turn`, `max_tokens`, `pause_turn` et `refusal`. - [ ] Écrivez un **PreToolUse hook** Claude Code qui bloque `rm -rf` et un **PostToolUse hook** qui exécute un linter ; confirmez que le code de sortie 2 bloque l’action. - [ ] Configurez une hiérarchie **CLAUDE.md** de projet avec un `@import` et un sous-agent `.claude/agents/` doté de sa propre liste d’outils autorisés et de son propre modèle. - [ ] Obtenez une sortie structurée de trois façons — **schéma JSON `output_config.format`**, **tool-use-comme-schéma** et **strict tools** — et notez quand chacune est la bonne. - [ ] Mettez en place un **serveur MCP** minimal (stdio) exposant un outil et une ressource ; connectez-le depuis Claude Code et via le connecteur MCP de la Messages API. - [ ] Forcez une **boucle de reprise sur validation** : renvoyez une erreur de schéma au modèle et confirmez qu’il se corrige de lui-même. - [ ] Déclenchez la **compaction** et l’**édition de contexte** sur une session longue ; vérifiez ce qui survit via le **memory tool**. ## Pages du cours 27 % 20 % 20 % 18 % 15 % Architectures de référence + 18 questions Les distracteurs, décodés 60 items chronométrés 60 items inédits, plus difficiles