21 Preguntas de Práctica de Diseño de herramientas e integración MCP con Respuestas

1. 1. Una canalización de investigación multiagente expone analyze_content y analyze_document, ambas descritas en una sola línea como que analizan el material recibido. En pruebas, cerca del 40 % de los resultados de búsqueda web se enrutan a analyze_document. ¿Cuál es el primer paso más eficaz?

   • A.Añadir una regla al prompt de sistema: los resultados de búsqueda web van a analyze_content y los PDF a analyze_document.
   • B.Insertar un enrutador determinista de palabras clave que revise la entrada y llame directamente a la herramienta correcta.
   • C.Fusionar ambas en una sola herramienta analyze con un parámetro source_type que el código fije en cada solicitud.
   • D.Ampliar cada descripción con su propósito, formatos de entrada aceptados, ejemplos de uso y cuándo corresponde la otra.✓ Respuesta

   La descripción es la señal principal que el modelo usa para elegir herramienta, de modo que dos descripciones de una línea casi idénticas no ofrecen nada que discriminar y ninguna instrucción del prompt lo arregla. Ampliarlas con propósito, formatos, ejemplos y límites explícitos frente a la herramienta hermana ataca la causa real; el enrutador y la fusión son cambios desproporcionados para un defecto de descripción.

   Ref. QB-8EC2QUFuente: Anthropic CCA Foundations Exam Guide v1.0, Domain 2, Task 2.1 (tool descriptions as the primary tool-selection mechanism)Reportar un problema con esta pregunta

2. 2. Está revisando las definiciones de herramientas de un agente de soporte. ¿Qué combinación de contenido en la descripción mejora más la fiabilidad con que el modelo elige herramienta?

   • A.Un número de versión, el equipo responsable y un registro de los parámetros añadidos o eliminados desde su lanzamiento.
   • B.Los límites frente a herramientas similares, los formatos aceptados, consultas de ejemplo y cuándo no usarla.✓ Respuesta
   • C.El lenguaje de implementación, el servicio interno que invoca y la latencia media de una llamada exitosa en producción.
   • D.Una advertencia de que la herramienta es costosa y una instrucción para pensar con cuidado antes de invocarla.

   La descripción es ingeniería de prompts dirigida a un lector que no ve la implementación: debe decir qué hace la herramienta, cuándo usarla, cuándo no, qué entrada acepta y en qué se diferencia de sus vecinas. Los detalles internos, los metadatos de propiedad y la latencia no intervienen en la decisión del modelo, y una advertencia vaga no indica qué herramienta encaja con la petición.

   Ref. QB-QW6V4UFuente: Anthropic CCA Foundations Exam Guide v1.0, Domain 2, Task 2.1 (effective tool interfaces and boundaries)Reportar un problema con esta pregunta

3. 3. La herramienta process_refund de un agente de soporte recibe amount y reason como cadenas libres. Las llamadas fallan de forma intermitente porque el modelo envía valores como «$50.00», «50 dollars» o «50.00», y motivos que el motor de políticas no reconoce. ¿Cuál es el mejor cambio en la interfaz?

   • A.Mantener ambos como cadenas e indicar en el prompt de sistema que elimine el símbolo de moneda antes de llamar.
   • B.Tipar amount como número en una moneda declarada y reason como enumeración de las categorías que permite la política.✓ Respuesta
   • C.Conservar la firma actual y hacer que la herramienta reintente con un valor limpio cuando falle el primer análisis del importe.
   • D.Añadir una herramienta validate_refund_input que el agente deba invocar antes de cada llamada a process_refund.

   Un buen parámetro es difícil de equivocar por construcción: un campo numérico en una moneda declarada elimina la ambigüedad de formato y una enumeración elimina los motivos libres que el motor no puede mapear. Las instrucciones del prompt y la limpieza defensiva dentro de la herramienta dejan intacta la superficie ambigua y fallan a veces, y una herramienta de validación añade una llamada que el esquema debería hacer innecesaria.

   Ref. QB-7EZPHTFuente: Anthropic CCA Foundations Exam Guide v1.0, Domain 2, Task 2.1 (input contracts and parameter design)Reportar un problema con esta pregunta

4. 4. Tras ampliar ambas descripciones, el agente sigue llamando a search_kb para preguntas de estado de pedido cada vez que el mensaje del cliente contiene la palabra «política». El prompt de sistema incluye la línea «busca siempre en la base de conocimiento las preguntas de política». ¿Cuál es el diagnóstico y la corrección?

   • A.La redacción por palabras clave del prompt creó una asociación involuntaria; conviene reescribir esa instrucción.✓ Respuesta
   • B.Las descripciones siguen siendo breves; conviene añadir alguna frase más de casos límite a ambas herramientas.
   • C.Faltan ejemplos para el modelo; conviene añadir turnos few-shot que respondan un pedido sin consultar la base.
   • D.El conjunto de herramientas es amplio; conviene quitar search_kb y derivar las políticas al coordinador.

   El texto del prompt de sistema compite con las descripciones, y una instrucción anclada a una palabra superficial enseña al modelo a dispararse con esa palabra en lugar de con la intención real, anulando descripciones que ya eran buenas. La corrección es revisar el prompt en busca de formulaciones sensibles a palabras clave y reescribir la regla como la condición que pretende, ya que las otras opciones dejan intacta la instrucción culpable.

   Ref. QB-PWTHXSFuente: Anthropic CCA Foundations Exam Guide v1.0, Domain 2, Task 2.1 (system prompt wording and unintended tool associations)Reportar un problema con esta pregunta

5. 5. Una única herramienta analyze_document se usa para extracción de datos, resumen y verificación de afirmaciones, y su salida cambia de forma en cada llamada. ¿Qué cambio se ajusta mejor al principio de diseño de la guía?

   • A.Subir la temperatura de muestreo de la única herramienta para explorar más estrategias.
   • B.Sustituirla por herramientas específicas con un contrato de entrada y salida por tarea.✓ Respuesta
   • C.Añadir el modo de análisis solicitado al texto del documento que recibe la herramienta.
   • D.Envolver la herramienta en otra que repita el análisis y devuelva la salida más completa.

   Una herramienta que atiende tres trabajos distintos no ofrece al modelo un contrato estable sobre el que razonar, y su salida resulta impredecible para el código que la consume. Dividirla de modo que cada herramienta tenga un propósito y un contrato de salida definido elimina la ambigüedad de selección; colar el modo en el texto, cambiar el muestreo o repetir el análisis dejan intacta la interfaz sobrecargada.

   Ref. QB-6ENCCSFuente: Anthropic CCA Foundations Exam Guide v1.0, Domain 2, Task 2.1 (purpose-specific tools with defined I/O contracts)Reportar un problema con esta pregunta

6. 6. Un subagente de investigación debe informar de dos situaciones distintas: una fuente que siguió inalcanzable tras los reintentos y una búsqueda que se ejecutó bien pero no encontró artículos. ¿Cómo debe representarse cada una en la respuesta MCP?

   • A.Ambos casos devuelven isError falso, porque el subagente terminó su turno y el coordinador decide.
   • B.Una fuente inalcanzable devuelve isError falso con una nota; cero coincidencias devuelve isError verdadero.
   • C.Ambos casos devuelven isError verdadero, porque el coordinador no recibió contenido utilizable.
   • D.Una fuente inalcanzable devuelve isError verdadero; una búsqueda sin coincidencias, isError falso con conjunto vacío.✓ Respuesta

   Una fuente inalcanzable significa que la pregunta nunca se respondió, así que el coordinador debe reintentar o sustituir la fuente; una búsqueda que llegó a la fuente y no halló nada es una respuesta válida y completa que la síntesis puede registrar. Como exigen conductas opuestas, isError debe distinguirlas; unificarlas destruye la información que el coordinador necesita.

   Ref. QB-NWF7SRFuente: Anthropic CCA Foundations Exam Guide v1.0, Domain 2, Task 2.2 (isError semantics vs. empty result sets)Reportar un problema con esta pregunta

7. 7. Un coordinador recibe una respuesta de subagente con isError en falso y un arreglo results vacío. ¿Qué debe hacer el coordinador?

   • A.Reintentar con el mismo subagente y la misma consulta, porque una carga vacía suele indicar truncamiento.
   • B.Marcar la fuente como no disponible y sustituirla, porque la falta de contenido indica un fallo.
   • C.Tratar el conjunto vacío como hallazgo válido, registrar que se buscó la fuente y seguir a la síntesis.✓ Respuesta
   • D.Detener el flujo y escalar a una persona, porque no se distingue la ausencia de datos del fallo.

   isError en falso con cero resultados indica que la herramienta se ejecutó, alcanzó la fuente y no halló coincidencias: es una respuesta real sobre el mundo, no un fallo de la llamada. Reintentar una consulta que ya tuvo éxito gasta un turno y devuelve el mismo conjunto vacío, y marcar la fuente como caída o escalar convierte una búsqueda exitosa en una avería inexistente.

   Ref. QB-5EA27RFuente: Anthropic CCA Foundations Exam Guide v1.0, Domain 2, Task 2.2 (empty results are a valid answer, not a failure)Reportar un problema con esta pregunta

8. 8. Todas las herramientas de un servidor MCP devuelven el mismo mensaje, «Operation failed», con isError en verdadero. El agente ahora reintenta indefinidamente las violaciones de política y se rinde ante los tiempos de espera transitorios. ¿Cuál es la corrección más eficaz?

   • A.Devolver una categoría de error, un indicador legible por máquina de reintento y un texto.✓ Respuesta
   • B.Hacer que cada herramienta devuelva su traza de excepción para que el agente lea el tipo.
   • C.Trasladar el manejo de fallos al prompt de sistema, listando qué herramientas se reintentan.
   • D.Limitar al agente a tres reintentos por llamada y terminar el turno al alcanzar ese límite.

   Un texto de error uniforme priva al agente de la única información que separa un tiempo de espera recuperable de una regla de negocio que jamás debe reintentarse, y la recuperación queda al azar. Metadatos estructurados que nombren la clase de fallo, indiquen de forma legible por máquina si cabe reintentar y expliquen la situación permiten elegir la recuperación adecuada; un tope de reintentos o listas en el prompt solo tapan la señal ausente.

   Ref. QB-VWXHYZFuente: Anthropic CCA Foundations Exam Guide v1.0, Domain 2, Task 2.2 (structured error responses: category, retryability, description)Reportar un problema con esta pregunta

9. 9. Un subagente de investigación consulta cuatro fuentes. Una agotó el tiempo y funcionó al reintentar; otra devolvió servicio no disponible en tres intentos seguidos. ¿Qué debe devolver el subagente al coordinador?

   • A.Los resultados recuperados y una nota estructurada con la fuente inalcanzable y los intentos hechos.✓ Respuesta
   • B.Un conjunto vacío marcado como exitoso, para que la síntesis no quede bloqueada por una fuente caída.
   • C.Un único aviso de fallo al coordinador, para que decida si conviene reintentar toda la tarea de investigación.
   • D.Cada tiempo de espera y cada reintento realizados, para que el coordinador tenga el registro completo.

   Se espera que los subagentes se recuperen localmente de fallos transitorios y propaguen solo lo que no pudieron resolver, junto con los resultados parciales y el registro de lo intentado. Informar un fallo global descarta tres fuentes buenas, devolver vacío como éxito oculta una laguna de cobertura que la síntesis heredará en silencio, y reenviar cada reintento satura el contexto del coordinador.

   Ref. QB-CESCDZFuente: Anthropic CCA Foundations Exam Guide v1.0, Domain 2, Task 2.2 (local recovery and error propagation with partial results)Reportar un problema con esta pregunta

10. 10. Durante un bucle de agente, una de las tres herramientas invocadas en un mismo turno del asistente lanza una excepción dentro de su propio código de ejecución. ¿Qué debe devolver el bucle al modelo?

    • A.Un bloque de texto del asistente que describa la excepción para que el modelo lo lea al razonar.
    • B.Un bloque tool_result que lleve el id del tool_use fallido, marcado como error y añadido al historial.✓ Respuesta
    • C.No devolver nada por esa llamada y enviar un mensaje nuevo que reformule la petición del usuario.
    • D.Solo los resultados de las llamadas exitosas, dejando que el modelo deduzca cuál falta por su id.

    El contrato de uso de herramientas exige que cada id de tool_use sea respondido por un tool_result correspondiente, así que una herramienta fallida sigue devolviendo un bloque de resultado marcado como error en lugar de omitirse. Omitirlo deja un id sin respuesta y rompe el turno, y comunicar el fallo como texto del asistente o como mensaje nuevo impide asociarlo con la llamada concreta.

    Ref. QB-XY5RTGFuente: Anthropic tool use documentation: tool_result must match every tool_use id; failed tools return is_error resultsReportar un problema con esta pregunta

11. 11. Un único agente de soporte tiene dieciocho herramientas y la precisión de selección se ha degradado notablemente al crecer el conjunto. ¿Cuál es la reestructuración más eficaz?

    • A.Reducir cada una de las dieciocho descripciones a una línea para gastar menos contexto.
    • B.Ordenar las dieciocho por frecuencia esperada para que las más usadas queden primero.
    • C.Mantener las dieciocho en un agente y añadir al prompt una sección sobre cuándo elegir cada una.
    • D.Repartir el trabajo entre agentes por rol, cada uno con solo las cuatro o cinco que necesita.✓ Respuesta

    La fiabilidad de selección cae al crecer el conjunto de candidatos, así que la solución es reducir entre cuántas herramientas debe elegir cada agente, dándole solo las que su rol necesita. Ordenar el arreglo no cambia el número de candidatas, acortar descripciones elimina el detalle que hace fiable la elección, y una sección del prompt que repita dieciocho herramientas compite con las descripciones.

    Ref. QB-FGBWDHFuente: Anthropic CCA Foundations Exam Guide v1.0, Domain 2, Task 2.3 (scoped tool access and least privilege)Reportar un problema con esta pregunta

12. 12. Un servicio de extracción estructurada a veces recibe una respuesta en prosa en lugar de una llamada a herramienta, lo que rompe el analizador posterior. ¿Qué configuración de tool_choice garantiza que el modelo emita una llamada?

    • A.tool_choice en «any», que exige una llamada a herramienta pero deja la elección al modelo.✓ Respuesta
    • B.tool_choice en «none», que desactiva las herramientas y devuelve los campos como texto plano.
    • C.tool_choice en «auto», que permite responder con texto cuando ninguna herramienta parece necesaria.
    • D.tool_choice sin definir, de modo que rige el valor por defecto y se admite texto o llamada.

    «any» obliga a que el turno contenga una llamada a herramienta y deja que el modelo elija cuál encaja, que es justo lo que necesita un analizador que espera argumentos estructurados. «auto» y el valor por defecto permiten una respuesta en texto, y «none» elimina las herramientas, devolviendo el servicio a la prosa libre que causó el fallo.

    Ref. QB-WYSDNFFuente: Anthropic CCA Foundations Exam Guide v1.0, Domain 2, Task 2.3 (tool_choice: auto, any, forced tool)Reportar un problema con esta pregunta

13. 13. Un flujo de enriquecimiento exige que extract_metadata se ejecute antes que cualquier herramienta de enriquecimiento. ¿Cuál es la forma más fiable de garantizar ese orden?

    • A.Indicar el orden requerido en el prompt de sistema y dejar tool_choice en su valor permisivo.
    • B.Colocar extract_metadata primera en el arreglo de herramientas para que el modelo la vea antes.
    • C.Fusionar extracción y enriquecimiento en una herramienta para fijar el orden dentro del código.
    • D.Forzar esa herramienta por nombre en el primer turno y dejar que los turnos siguientes elijan el resto.✓ Respuesta

    Forzar una herramienta concreta por nombre vuelve determinista el primer turno, y los pasos restantes se resuelven en turnos posteriores donde el modelo elige libremente. La posición en el arreglo no garantiza orden alguno, las instrucciones del prompt fallan a veces con un tool_choice permisivo, y fusionar ambas etapas elimina la flexibilidad que necesita el enriquecimiento.

    Ref. QB-EGYJ8GFuente: Anthropic CCA Foundations Exam Guide v1.0, Domain 2, Task 2.3 (forced tool selection to guarantee ordering)Reportar un problema con esta pregunta

14. 14. La superficie de herramientas de un agente ha crecido tanto que las propias definiciones consumen una parte notable de la ventana de contexto. ¿Cuál es la regla cuando las definiciones se difieren y se recuperan bajo demanda?

    • A.Se difieren por completo, con el arreglo de herramientas vacío y descubrimiento vía prompt.
    • B.Solo se difieren con un conjunto estático, y el conjunto entero se recarga en cada solicitud.
    • C.Se difieren y se recuperan con una herramienta de búsqueda, pero al menos una queda cargada.✓ Respuesta
    • D.Se difieren por turno, de modo que el modelo ve un subconjunto distinto en cada turno nuevo.

    Diferir definiciones cambia contexto inicial por una búsqueda bajo demanda, pero el modelo sigue necesitando un punto de entrada cargado para realizarla, así que al menos una herramienta debe permanecer en la solicitud. Un arreglo vacío deja al modelo sin mecanismo de descubrimiento, y ni la restricción a conjuntos estáticos ni la rotación por turno describen cómo funciona el diferimiento.

    Ref. QB-ZYUD6KFuente: Anthropic tool use documentation: deferred tool definitions with on-demand tool search require at least one loaded toolReportar un problema con esta pregunta

15. 15. Un modelo devuelve tres bloques tool_use en un mismo turno del asistente y su arnés los ejecuta de forma concurrente. ¿Cómo deben devolverse los resultados al modelo?

    • A.Los tres resultados se concatenan en un tool_result que cita el id de la primera llamada.
    • B.Los resultados vuelven en un mensaje sin los ids, porque su orden ya coincide con las llamadas.
    • C.Los tres bloques tool_result vuelven en un único mensaje de usuario, cada uno con su id.✓ Respuesta
    • D.Cada tool_result vuelve en su propio mensaje de usuario, según terminen las tres herramientas.

    Todos los resultados de un mismo turno del asistente van en un único mensaje de usuario, y cada bloque referencia el id de tool_use que responde, porque así ve el modelo resueltas juntas sus llamadas paralelas. Repartirlos en varios mensajes le enseña que las llamadas paralelas no se responden en bloque y suprime ese comportamiento, y concatenar u omitir ids rompe el requisito de correspondencia.

    Ref. QB-HG2KRKFuente: Anthropic tool use documentation: all tool_result blocks for one assistant turn go in a single user messageReportar un problema con esta pregunta

16. 16. Su agente usa una herramienta del lado del servidor que se ejecuta en la infraestructura del proveedor y devuelve su salida en la misma respuesta. ¿Cómo sabe el código que la llamó que esa herramienta falló?

    • A.El fallo llega como bloque de resultado en la misma respuesta y se ramifica según su forma.✓ Respuesta
    • B.La respuesta omite ese bloque, así que el fallo se detecta comparando el conteo con la petición.
    • C.Quien llama debe enviar su propio tool_result del fallo, igual que con una herramienta propia.
    • D.La solicitud lanza un error de API, así que quien llama lo captura y reintenta el mensaje.

    Una herramienta del lado del servidor se ejecuta dentro del turno del proveedor, de modo que su desenlace, incluido el fallo, vuelve como bloque de resultado en esa misma respuesta y no como excepción de transporte. Quien llama debe inspeccionar la forma del bloque devuelto en vez de esperar una excepción, y nunca aporta un tool_result propio para algo que no ejecutó.

    Ref. QB-YYG3ZHFuente: Anthropic tool use documentation: server-side (provider-executed) tools report failures as result blocks in the same responseReportar un problema con esta pregunta

17. 17. El servidor MCP de Jira compartido por un equipo está configurado en el ~/.claude.json de cada desarrollador. Los nuevos compañeros clonan el repositorio y no encuentran disponible ninguna herramienta de Jira. ¿Cuál es la corrección correcta?

    • A.Dejar la entrada donde está y documentar las herramientas en el CLAUDE.md raíz del proyecto.
    • B.Pedir a cada compañero que copie el mismo bloque en su propio ~/.claude.json tras clonar.
    • C.Mover la entrada a un .mcp.json de proyecto versionado con el repositorio para que todos lo carguen.✓ Respuesta
    • D.Mover la entrada a .claude/settings.json del repositorio, único archivo que carga servidores.

    La configuración de nivel de usuario en ~/.claude.json es personal de una máquina y nunca se distribuye con el código, y por eso un clon nuevo no ve herramientas de Jira. El instrumental compartido va en un .mcp.json de proyecto versionado junto al repositorio, de modo que cada copia obtenga los mismos servidores; copiar a mano reintroduce la divergencia y documentar no configura nada.

    Ref. QB-GGP8KJFuente: Anthropic CCA Foundations Exam Guide v1.0, Domain 2, Task 2.4 (project .mcp.json vs. user ~/.claude.json scoping)Reportar un problema con esta pregunta

18. 18. Un .mcp.json de proyecto debe configurar un servidor MCP de GitHub que necesita un token de acceso, y el archivo se versiona en el repositorio. ¿Cuál es el enfoque correcto?

    • A.Dejar toda la entrada del servidor fuera del control de versiones y definirla en local.
    • B.Guardar el token en el CLAUDE.md del proyecto para que el agente lo lea y lo pase en cada llamada.
    • C.Referenciar el token como ${GITHUB_TOKEN} en el archivo versionado y aportarlo por máquina.✓ Respuesta
    • D.Comprometer el token en el archivo y confiar en los controles del repositorio privado.

    La expansión de variables de entorno permite que la configuración versionada declare qué credencial hace falta sin contener nunca su valor, de modo que la entrada compartida permanece en el repositorio y cada máquina aporta su secreto. Comprometer el token literal deja una credencial viva en el historial, sacar la entrada del repositorio anula el propósito de compartirla, y CLAUDE.md es contexto cargado, no un almacén de secretos.

    Ref. QB-3ZJ3HNFuente: Anthropic CCA Foundations Exam Guide v1.0, Domain 2, Task 2.4 (environment variable expansion in .mcp.json)Reportar un problema con esta pregunta

19. 19. Un agente de analítica conectado a un servidor MCP de base de datos gasta muchas llamadas descubriendo qué tablas y columnas existen antes de poder responder algo. ¿Qué añadido al servidor elimina mejor esa exploración?

    • A.Un recurso que publique el esquema de la base para que el agente vea qué datos existen sin llamadas extra.✓ Respuesta
    • B.Una plantilla de prompt que indique adivinar nombres de tablas y verificarlos con consultas.
    • C.Una herramienta list_tables que el agente llame primero y devuelva el catálogo una vez.
    • D.Un segundo servidor dedicado al esquema para que la exploración no compita con las consultas.

    MCP separa las herramientas, que son acciones ejecutables, de los recursos, que son datos contextuales y catálogos de contenido que el cliente puede exponer sin invocar nada. Publicar el esquema como recurso permite ver qué datos existen como contexto en lugar de pagar llamadas para averiguarlo; list_tables sigue gastando una llamada, la plantilla solo formaliza el adivinar y un segundo servidor no reduce el coste de descubrimiento.

    Ref. QB-KGR84PFuente: Anthropic CCA Foundations Exam Guide v1.0, Domain 2, Task 2.4 (MCP primitives: tools, resources, prompts)Reportar un problema con esta pregunta

20. 20. Está diseñando un servidor MCP que da a un agente de generación de código acceso a un sistema de archivos interno. ¿Qué diseño se ajusta mejor a la postura de seguridad recomendada?

    • A.Exponer una lista blanca de directorios y tratar el contenido devuelto como no confiable.✓ Respuesta
    • B.Exponer todo el sistema de archivos en solo lectura, ya que así nada puede ser modificado.
    • C.Exponer la raíz del repositorio y bloquear una lista de rutas sensibles como .env y secretos.
    • D.Exponer acceso de lectura completo y confiar en el prompt para que no abra ciertos archivos.

    El mínimo privilegio implica exponer solo lo que la tarea requiere: una lista blanca falla de forma cerrada, mientras que una lista negra permite en silencio toda ruta que nadie pensó en incluir, incluidas las futuras. Además, los resultados de herramienta son datos ajenos a su control, así que el contenido de archivo debe tratarse como entrada no confiable, y el acceso de solo lectura igualmente filtra los secretos que alcanza.

    Ref. QB-CXTW2ZFuente: Anthropic CCA Foundations Exam Guide v1.0, Domain 2, Task 2.4 (least privilege and allowlisting); MCP security guidance on untrusted tool outputReportar un problema con esta pregunta

21. 21. Un agente debe encontrar todos los puntos de llamada de una función llamada validateSession en un repositorio desconocido. ¿Qué herramienta integrada corresponde y por qué?

    • A.Read, que carga el contenido completo de un archivo para revisarlo en busca del nombre.
    • B.Glob, que compara rutas con un patrón y devuelve los archivos cuyo nombre encaja.
    • C.Bash, que ejecuta un comando de shell cuya salida el agente analiza para hallar líneas.
    • D.Grep, que busca un patrón dentro del contenido de los archivos y devuelve archivos y líneas.✓ Respuesta

    Grep y Glob se reparten contenido frente a rutas: un punto de llamada es texto dentro de un archivo, así que se halla buscando en el contenido, mientras que Glob solo responde qué archivos tienen nombres que encajan con un patrón. Leer todos los archivos no escala en un repositorio desconocido, y salir al shell duplica una herramienta que ya devuelve archivos y líneas.

    Ref. QB-UENRFYFuente: Anthropic CCA Foundations Exam Guide v1.0, Domain 2, Task 2.5 (Grep searches contents, Glob matches paths)Reportar un problema con esta pregunta

Preguntas de práctica basadas en la guía oficial del examen Claude Certified Architect – Foundations (CCAR-F) y la documentación pública de Anthropic. Es una herramienta de estudio independiente, no afiliada ni respaldada por Anthropic, y no otorga certificación. Lo administra Pearson VUE; Anthropic publica el número de preguntas, el límite de tiempo, la puntuación de aprobación y la tarifa vigentes en la guía oficial del examen CCAR-F. Página oficial de la certificación →