CCAR-P 개념 카드

CCAR-P 개념 카드

개념 90개. 목표 38개 중 38개를 채웠어요.

읽는 법

시험 보기 전에 보는 단어장이에요.

  • ■ 개념 카드 = 이게 뭐고, 어떻게 쓰고, 어디서 틀리나
  • ◆ 비교 카드 = 둘 중 뭘 고르나, 무엇으로 갈리나

카드 한 장 읽으면 문제 하나를 바로 판단할 수 있어야 해요.

표시가 없는 줄은 공식 문서에서 확인한 줄이고, 줄 끝이나 표 칸에 붙은 표시는 "이 줄을 얼마나 믿고 외울지"예요. 시작하기 전에 한 번 읽어 두세요.

  • 표시 없음공식 문서(Anthropic 문서 · 시험 가이드)에서 같은 내용을 직접 찾아 맞춰 본 줄이에요. 시험 답의 근거로 믿고 외워도 돼요.
  • 시험 뒤 변경시험 가이드(2026-07)가 나온 뒤 공식 문서에서 바뀐 값이에요(새 모델 · 기본값 · 가격). 시험은 옛 값으로 물을 수 있어요. 카드에 옛 값이 같이 적혀 있으면 시험 답은 옛 값, 새 값은 실무용이에요.
  • 업계 일반공식 문서엔 없지만 현업에서 널리 통하는 상식이라 이해를 돕게 남긴 줄이에요. 시험은 공식 문서 기준이라, 이 줄만 근거로 답을 고르진 마세요.
  • 계산공식 숫자로 직접 셈한 값이에요(식과 전제를 같이 적음). 숫자 자체보다 크기와 방향을 기억하세요.
  • 추론공식 문장에서 한 걸음 더 끌어낸 판단이에요. 표시 없는 줄보다 약한 근거라 참고만 하세요.
  • 미해결공식 문서끼리 말이 다르거나("공식 문서끼리 다름") 원문을 못 찾은 곳이에요. 외우지 말고 넘어가세요.

괄호 속 말 : "rate limit(속도 제한)" 은 시험에 나오는 영어 + 한글 뜻, "지연(latency)" 은 우리말 + 시험에 나오는 영어예요. 카드마다 처음 한 번만 붙여요.

따옴표 속 영어("신호") 는 공식 원문 문장 그대로예요. 시험 지문이나 보기에서 비슷한 표현을 보면 그 카드의 원리를 떠올리면 돼요.

카드 맨 끝 "상태" 줄은 그 카드의 근거 요약이에요. 예) "업계 일반 2줄" = 공식 문서에 없는 상식 줄이 2개 섞여 있음 (나머지 줄은 모두 공식 확인).

D1 Solution Design & Architecture

시험 비중 17%

  1. 1.1Translate business problems into Claude-based AI solutions

    업무 문제를 Claude 해법으로

  2. 1.2Design end-to-end architectures (input → processing → output → feedback loops)

    입력부터 피드백까지 구조 설계

  3. 1.3Select appropriate architectural patterns (workflow, agentic, augmented LLM)

    구조 패턴 고르기

  4. 1.4Design multi-agent systems and orchestration strategies

    멀티 에이전트와 조율

  5. 1.5Apply decomposition techniques for complex problem solving

    복잡한 문제 쪼개기

  6. 1.6Align solutions to business value pillars (efficiency, transformation, productivity, cost, performance SLAs)

    비즈니스 가치 축 맞추기

D2 Claude Models, Prompting & Context Engineering

시험 비중 13%

  1. 2.1Select appropriate Claude models based on trade-offs

    모델 고르기

  2. 2.2Design system prompts, templates, and guardrails

    시스템 프롬프트와 가드레일

  3. 2.3Apply prompt engineering techniques (zero-shot, few-shot, chain-of-thought)

    프롬프트 기법

  4. 2.4Optimize context windows and manage token usage

    컨텍스트 창과 토큰 관리

  5. 2.5Implement prompt reuse strategies (caching, modular prompts, Skills)

    프롬프트 재사용

D3 Integration

시험 비중 19%

  1. 3.1Evaluate tool/agent configuration for capability bloat

    도구·에이전트 과잉 설정

  2. 3.2Analyze authentication and authorization requirements to identify security gaps

    인증·권한 빈틈

  3. 3.3Evaluate accuracy-latency trade-offs and justify configuration decisions

    정확도와 지연 절충

  4. 3.4Analyze observability challenges and select monitoring strategies at scale

    대규모 관측

  5. 3.5Design a RAG pipeline with appropriate chunking and indexing strategies

    RAG 파이프라인

  6. 3.6Apply retrieval strategies matched to data shape and query pattern

    데이터 모양에 맞는 검색

  7. 3.7Evaluate connection protocols and select the appropriate integration mechanism (MCP, API/CLI, agent-to-agent)

    연결 방식 고르기

  8. 3.8Evaluate progressive discovery vs. monolithic context strategy

    점진 탐색과 통째 컨텍스트

D4 Evaluation, Testing & Optimization

시험 비중 16%

  1. 4.1Define evaluation metrics (accuracy, latency, cost, safety, security)

    평가 지표 정하기

  2. 4.2Design evaluation datasets and test frameworks using mixed methodologies

    평가 데이터·테스트 설계

  3. 4.3Conduct A/B testing and iterative improvements

    A/B 테스트와 반복 개선

  4. 4.4Diagnose system issues (prompt failure, hallucinations, model mismatch)

    문제 진단

  5. 4.5Optimize token usage, latency, and cost-performance trade-offs

    토큰·지연·비용 최적화

  6. 4.6Monitor system performance using logging and observability tools

    로깅과 관측으로 감시

D5 Governance, Safety & Risk Management

시험 비중 14%

  1. 5.1Implement guardrails and safety controls

    가드레일과 안전 통제

  2. 5.2Identify risks, limitations, and failure modes of LLM systems

    위험·한계·실패 유형

  3. 5.3Apply human-in-the-loop validation strategies

    사람 검증 전략

  4. 5.4Ensure compliance with regulations (e.g., GDPR, HIPAA, FedRAMP)

    규정 준수

  5. 5.5Address ethical AI considerations (bias, fairness, transparency)

    편향·공정·투명

D6 Stakeholder Communication & Lifecycle Management

시험 비중 14%

  1. 6.1Conduct structured discovery and requirement gathering

    요구 수집

  2. 6.2Communicate architectural decisions and trade-offs

    결정과 절충 전달

  3. 6.3Manage stakeholder feedback loops and expectation alignment (including SLAs)

    피드백과 기대 맞추기

  4. 6.4Document architectures and provide implementation guidance

    구조 문서화

  5. 6.5Support lifecycle phases (discovery, design, handoff, monitoring, iteration)

    수명주기 지원

D7 Developer Productivity & Operational Enablement

시험 비중 7%

  1. 7.1Configure Claude tools and environments for teams (e.g., Claude Code)

    팀 도구·환경 설정

  2. 7.2Improve developer workflows using AI-assisted tooling

    개발 흐름 개선

  3. 7.3Support debugging and operational issue resolution

    디버깅과 운영 문제 해결