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📚 Los 5 Dominios del Examen

Desglose por dominio: conceptos clave, anti-patrones y recursos oficiales de Anthropic. Los pesos (%) están en la Vista General.

Dominio 1 — Agentic Architecture & Orchestration (~25%)​

Diseñar e implementar sistemas agénticos con el Agent SDK de Claude.

Conceptos clave:

  • Ciclo de vida del agentic loop: stop_reason (tool_use vs end_turn)
  • Arquitectura multi-agente hub-and-spoke — rol de coordinador, aislamiento de contexto de subagentes
  • Herramienta Task para lanzar subagentes (allowedTools debe incluir 'Task')
  • Ejecución paralela de subagentes con fork_session para exploración ramificada
  • Hooks PostToolUse para enforcement determinista (supera la guía basada en prompts)
  • Gestión de sesiones: --resume, fork_session, sesiones nombradas, manejo de contexto obsoleto
  • Descomposición de tareas: prompt chaining vs descomposición adaptativa dinámica

Anti-patrones a conocer:

  • Parsear lenguaje natural para terminar el loop (usar stop_reason en su lugar)
  • Límites de iteración arbitrarios sin condiciones
  • Multi-agente plano vs hub-and-spoke (plano = sin coordinador = caos a escala)
  • Descomposición demasiado estrecha → huecos de cobertura

📚 Recursos oficiales (Anthropic):

Dominio 2 — Tool Design & MCP Integration (~20%)​

Diseñar herramientas efectivas e integrar servidores del Model Context Protocol.

Conceptos clave:

  • Buenas prácticas de descripción de tools: formatos de entrada, ejemplos, casos borde en la descripción
  • Respuestas de error estructuradas: isError, errorCategory, isRetryable
  • Distribución de tools: máx. 4–5 tools por agente, acceso a tools acotado por subagente
  • Config de servidor MCP: .mcp.json (nivel proyecto) vs ~/.claude.json (nivel usuario)
  • Tools integradas: Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob — cuándo usar cada una

Anti-patrones a conocer:

  • Mensajes de error genéricos (sin isRetryable → el agente reintenta indefinidamente)
  • Demasiadas tools por agente → parálisis de decisión
  • MCP a nivel usuario para servidores específicos del proyecto (deberían ser nivel proyecto)

📚 Recursos oficiales (Anthropic):

Dominio 3 — Claude Code Configuration & Workflows (~20%)​

Configurar Claude Code para flujos de trabajo de equipos de desarrollo.

Conceptos clave:

  • Jerarquía de CLAUDE.md: niveles usuario → proyecto → directorio
  • Sintaxis @import, .claude/rules/ para reglas por tema
  • Slash commands personalizados (.claude/commands/) vs skills (.claude/skills/)
  • Frontmatter de SKILL.md: context: fork, allowed-tools, argument-hint
  • Reglas por ruta: frontmatter YAML con patrones glob paths
  • Criterios para elegir plan mode vs ejecución directa
  • CI/CD: flag -p, --output-format json, --json-schema
  • Aislamiento de contexto de sesión en CI (roles generador vs revisor)
  • Message Batches API: 50% de ahorro, ventana de procesamiento de 24 horas

Anti-patrones a conocer:

  • Un CLAUDE.md monolítico vs imports jerárquicos
  • Usar ejecución directa para refactors complejos multi-archivo
  • Misma sesión para generador + revisor (pierde perspectiva independiente)

📚 Recursos oficiales (Anthropic):

Dominio 4 — Prompt Engineering & Structured Output (~20%)​

Dominar el prompt engineering para sistemas a escala de producción.

Conceptos clave:

  • Criterios explícitos sobre instrucciones vagas (impacto de falsos positivos en la precisión)
  • Few-shot prompting: 2–4 ejemplos para casos de clasificación ambiguos
  • tool_use con JSON schemas: cumplimiento garantizado de schema vs errores semánticos
  • tool_choice: 'auto' vs 'any' vs forzar una tool específica
  • Diseño de schema: required vs opcional, enums con 'other' + campo de detalle
  • Loops de validación-reintento: agregar errores específicos al prompt (no un genérico "try again")
  • Campos detected_pattern para rastrear escalamiento de patrones de descarte
  • Revisión multi-pass: análisis local por archivo + pase de integración cross-file

Anti-patrones a conocer:

  • Instrucciones vagas → salidas inconsistentes
  • Auto-revisión en la misma sesión (retiene el contexto de razonamiento, anula el propósito)
  • Prompts de reintento genéricos sin contexto de error específico

📚 Recursos oficiales (Anthropic):

Dominio 5 — Context Management & Reliability (~15%)​

Gestionar el contexto de forma efectiva en sistemas de producción de larga duración.

Conceptos clave:

  • Riesgos de la summarización progresiva, efecto 'lost in the middle'
  • Bloques case facts, recorte de outputs verbosos de tools, orden de contexto consciente de posición
  • Patrones de escalamiento: demandas del cliente, huecos de política, sentimiento ≠ complejidad
  • Propagación de errores: contexto estructurado vs mensajes de error genéricos
  • Recuperación local antes de escalar al coordinador, reporte de resultados parciales
  • Degradación de contexto en sesiones extendidas → archivos scratchpad
  • /compact, delegación a subagentes, manifiestos de recuperación ante fallos
  • Revisión humana: muestreo estratificado, scoring de confianza a nivel de campo
  • Procedencia de la información: mapeos claim-fuente, frescura temporal de datos

Anti-patrones a conocer:

  • Agregar todo el contexto cronológicamente (sin conciencia de posición)
  • Escalar por sentimiento en vez de por complejidad/hueco de política real
  • Sin manifiesto de recuperación → progreso perdido ante un fallo

📚 Recursos oficiales (Anthropic):

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