Seitdem Coding Agents immer mehr an Popularität gewonnen haben, war ich fasziniert von den Möglichkeiten, die sich mir als Entwickler durch ihren Einsatz eröffnen. Daher habe ich mich viel mit Claude Code beschäftigt um agentische Entwicklung zu lernen und diese neue Technologie zu nutzen. Dann gab es vor ca. zwei Monaten die Möglichkeit über meine Firma die damals noch nicht frei verfügbare Claude Certified Architect Zertifizierung (CCA) zu absolvieren. Als täglicher Claude Nutzer war ich natürlich begeistert, bewarb mich intern, und habe tatsächlich einen Platz bekommen. Mittlerweile wurde die Zertifizierung veröffentlicht, und jeder kann sie absolvieren.
Doch was muss man eigentlich genau lernen für diese Zertifizierung, und wer sollte die machen? In diesem Artikel erzähle ich euch meine persönliche Erfahrung mit der Zertifizierung und erkläre was sie beinhaltet, nicht beinhaltet, und für wen ich sie empfehlen kann.
Was genau ist das CCA Zertifikat?
Als allererstes: Diese Zertifizierung ist kein Claude Code Test. Da Claude Code das bekannteste Produkt von Anthropic ist, und das Produkt mit dem ich auch am meisten gearbeitet habe, bin ich davon ausgegangen, dass Claude Code einen Großteil der Zertifizierung ausmacht. Das war aber nicht ganz richtig. Claude Code ist Teil der Zertifizierung, bildet aber nur einen geringen Anteil. Vielmehr ist das Zertifikat eine Überprüfung deiner Kenntnisse der gesamten Claude Produktpalette auf Architekten-Ebene. Das beinhaltet viele verschiedene Einsatz-Szenarien von Sprachmodellen, zum Beispiel:
- Extraktion von strukturierten Daten aus Dokumenten
- CI / CD Einsatz von Claude in Software-Engineering-Prozessen
- Research Agenten
- Dokumentensynthese / Zusammenfassung und Extraktion
- Kundensupport Agenten
- Die Software-Entwicklung mit Claude Code
Es geht also um viele verschiedene Anwendungsgebiete, nicht nur um das Entwickeln. Für das Bestehen wird von dir gefordert, dass du in all diesen Szenarien:
- Verstehst mit welchen Produkten man in einem konkreten Szenario am besten arbeitet
- In der Lage bist auf mögliche technische Probleme zu reagieren, und den effizientesten Lösungsweg findest
- Einschränkungen von Modellen sowie KI-Systemen kennst und in der Lage bist um diese effizient herumzuarbeiten
- Fundierte Architekturentscheidungen unter Berücksichtigung von Software-Engineering-Kriterien treffen kannst.
Das Zertifikat ist also kein reiner Wissenstest, sondern fragt tiefgreifendes Verständnis ab. Es wird gefordert, die Features, die Claude mit sich bringt, in Projekten einzuschätzen und im jeweiligen Szenario effizient einsetzen zu können. Dabei werden die Kenntnisse von einer breiten Palette von Produkten / Features im Claude Kontext getestet:
- MCP
- Claude Code
- Claude Agent SDK
- Claude API Interface
- Model Choice / Parameters
- Sub-agents
- Kontext-Management
Die Zertifizierung wird dabei strukturell in die folgenden Bereiche unterteilt:
| Bereich (Domäne) | Gewichtung |
|---|---|
| Agentic Architecture & Orchestration | 27% |
| Tool Design & MCP Integration | 18% |
| Claude Code Configuration & Workflows | 20% |
| Prompt Engineering & Structured Output | 20% |
| Context Management & Reliability | 15% |
Die Gewichtung gibt an, wie viele Punkte in der Prüfung relativ auf den jeweiligen Bereich entfallen. Wer mag, kann hier auch noch den Exam Guide auf der Seite nachlesen (unten unter “Exam Guide and Policies”): CCA Welcome Seite
Wenn man das Zertifikat bestanden hat, kann man meiner Meinung nach:
- Die Architektur Agentischer Systeme aufsetzen
- Ursache von Problemen in Systemen mit Sprachmodellen identifizieren und beheben
- Agentische Systeme effizienter und zuverlässiger machen
- Kunden vor einem möglichen Einsatz über Möglichkeiten und Limitationen von Sprachmodellen beraten
- Agentische Systeme sicher und zuverlässig in den Entwicklungsprozess integrieren.
Das Zertifikat ist also meiner Meinung nach vor allem für etwas erfahrenere Entwickler:innen und Architekt:innen geeignet, die in der Lage sein wollen Sprachmodelle in ihren Projekten einzusetzen, sei es im Produkt oder im Prozess. Auch für Consultants, die Kunden zu dem Thema vor einem möglichen Einsatz kompetent beraten wollen, ist das Zertifikat meiner Meinung nach sehr sinnvoll.
Wer noch wenig Erfahrung darin hat, Software-Projekte im Gesamtkontext zu betrachten, wird das Zertifikat vermutlich als sehr anspruchsvoll empfinden. Da viele Prüfungsfragen ein Abwägen von Trade-Offs zwischen mehreren technisch validen Lösungen verlangen, hilft praktische Erfahrung im Architektur-Alltag hier deutlich mehr als reines Faktenwissen.
Vorbereitung
Die Vorbereitung auf die Zertifizierung lief bei mir so ab: Als erstes habe ich die Learning Paths absolviert, die uns als Teil der Zertifizierung gelistet waren. Das waren die folgenden:
- Introduction to agent skills
- Building with the Claude API
- Introduction to Model Context Protocol
- Claude Code in Action
Diese Learning Paths sind allesamt gut produzierte Videokurse, die Schritt für Schritt die einzelnen Konzepte durchgehen und dabei auch immer wieder Übungen bereitstellen. Man kann diesen ohne Probleme folgen und lernt auch wenn man viele der Konzepte bereits kennt hier und da einen Trick dazu.
Danach ging es in die unmittelbare Prüfungs-Vorbereitung. Dafür habe ich mir einen Udemy-Kurs rausgesucht, der Mock Exams bereitstellt, und diesen hier gefunden: Udemy Kurs Certified Claude Architect (persönliche Empfehlung)
Der Kurs kostet einzeln 20€, was verschmerzbar ist, wenn man bedenkt, dass man sich so eventuell eine erneute Bezahlung der Gebühr sparen kann. Ich habe auch den Udemy-Kurs über meine Firma kostenlos bekommen, von daher waren die Kosten für mich kein Thema.
Den Udemy Kurs bin ich nach Abschluss des Anthropic Learning Paths nochmal im Schnelldurchlauf durchgegangen. Generell muss ich sagen, dass viele Kurse, die zur Vorbereitung auf das CCA-Zertifikat angeboten werden, stark KI-generierte Inhalte enthalten, denen ich nicht zu 100% vertraue. Bei diesem Kurs hatte ich jedoch das Gefühl, dass die Inhalte zumindest noch mal gut kontrolliert worden sind. Die Vortragsweise in den Videos ist mir jedoch oft zu monoton und zu umfangreich gewesen, besonders nach Absolvieren der Videokurse im Anthropic Learning Path. Daher bin ich durch die Videos durchgeskippt und habe nur bei Konzepten, die mir nicht klar waren, angehalten.
Der Grund warum ich den Udemy-Kurs trotzdem empfehlen kann, sind hauptsächlich die Mock-Exams. Es gibt zwei Mock-Exams und ich finde beide bereiten einen mit den Fragen-Typen die dort vorkommen sehr gut vor. Ich habe beide Mock-Exams absolviert, einen im Voraus und einen direkt vor der eigentlichen Prüfung.
Insgesamt habe ich ca. 12-16 Stunden in die Vorbereitung investiert, kann es aber nicht genau sagen, da ich mich sehr verteilt über mehrere Wochen vorbereitet habe und die Zeiten nicht getrackt habe.
Prüfung: Inhalt und Rahmenbedingungen
Die Zertifizierung kostet $125 USD und läuft online über einen externen Dienst PearsonVue. Ihr bucht über PearsonVue einen Zeitslot (ihr könnt in einem Kalender wählen). Das geht meist noch bis zwei Tage im Voraus, ist aber abhängig von der Verfügbarkeit der Zeitslots. PearsonVue hat sehr strenge Regeln bei der Registrierung und Durchführung, die beim Lesen erstmal sehr komplex erscheinen, am Ende aber halb so wild sind. Bucht euch einen ungestörten Raum für euch alleine, dreht die Monitore um (Vorgabe ist keine externen Monitore), und nehmt euren Ausweis mit. Wichtig ist, dass der Raum abgetrennt ist, und niemand reinkommen kann. Vor dem Test müsst ihr über die PearsonVue App ein Check-In durchführen, plant 15-20 Minuten dafür ein, damit ihr nicht zu spät für euren Testslot seid. Die App für das Check-In installiert ihr am besten vorher, und testet es einmal. Nehmt auch euer Diensthandy für Fotos mit die ihr vom Ausweis und eurem Arbeitsplatz machen müsst.
Habt ihr bestanden, so ist das Zertifikat für ein Jahr gültig. Solltet ihr nicht bestehen, könnt ihr die Prüfung nach 14 Tagen wiederholen, müsst aber natürlich erneut die Gebühr zahlen. Mit jedem weiteren gescheiterten Versuch steigert sich die nötige Wartezeit bevor man einen erneuten Prüfungsversuch starten darf.
Die eigentliche Prüfung bestand aus genau den gleichen Frage-Typen wie im Mock-Exam: Man liest einen Text, der ein Szenario einführt. Dann gibt es innerhalb dieses Szenarios ein konkretes Problem. Das Problem kann alles mögliche sein. Von dem Wunsch bei einem Softwareprozess Claude in die CI zu integrieren, über Accuracy-Probleme bei einer bestehenden Datenextraktions-Pipeline, bis hin zu der richtigen Architektur für ein Research-System. Danach muss man die beste Wahl aus vier möglichen Antworten wählen. Es können mehrere technisch möglich und richtig sein, aber eine davon ist aus Architektur-Sicht nach den Anthropic-Prinzipien überlegen. Diese wählt man unter verschiedensten Gesichtspunkten aus: Performance, Effizienz, etc. - dabei muss man selbst Beurteilen, welcher Aspekt in dem aktuellen Szenario schwerer wiegt. Man muss also wie ein Software-Architekt Trade-Offs abwägen und den Gesamtkontext im Überblick behalten. Für mich ist das ein Grund dieses Zertifikat keinen Einsteiger:innen in der Software-Entwicklung zu empfehlen, sondern eher erfahrenen Entwickler:innen - Architekt:innen.
Bei der Prüfung kann man bis zu 1000 Punkte bekommen, 720 sind mindestens zum Bestehen erforderlich. Für die Mock Exams sowie die richtige Prüfung hat man jeweils 2h Zeit, was für die Mock Exams bei Weitem genug war (ich habe ca. jeweils eine Stunde gebraucht), für die richtige Prüfung aber nicht ganz so entspannt (da war ich nach ca. 1 Stunde und 30 Minuten fertig, konnte dann aber nicht mehr alle meiner Antworten in Ruhe noch einmal durchgehen). Das lag meiner Meinung nach vor allem an der Komplexität der Szenarien, die bei der echten Prüfung deutlich höher war. Insgesamt ist es jedoch zeitlich recht entspannt.
Ich hatte in den beiden Mock Exams des Udemy Kurses 900 und 950 Punkte (von möglichen 1000). Die richtige Prüfung habe ich aber mit 790 Punkten zwar bestanden, aber mit deutlich weniger Punkten als erwartet. Die Prüfung fühlte sich auch währenddessen deutlich schwieriger an. Die Szenarien in der echten Prüfung waren deutlich komplexer als in den Mock-Exams und wurden sehr dicht beschrieben. Teilweise waren einzelne Wörter in einem fünf-zeiligem Paragraph entscheidend für die Beantwortung einer Frage, da sie die geforderten Qualitätskriterien definierten. Leider kann ich hier keine konkreten Prüfungs-Fragen nennen, aber oft habe ich länger gebraucht um das Szenario komplett zu verstehen, als von diesem Punkt aus die richtige Antwort zu erkennen. Im Nachhinein glaube ich, dass die Entscheidung die Mock Exams zu absolvieren sehr wichtig für das Bestehen der Prüfung war!
Persönliche Learnings
Obwohl ich viele Konzepte bereits grob kannte, habe ich durch das Lernen für das Zertifikat noch mal einige Sachen deutlich vertiefen können:
Zum einen habe ich mein Prompting noch mal deutlich geschärft. Rollen-Prompts ("Du bist ein erfahrener...") sind mir zwar bekannt gewesen, aber die Zertifizierung hat mir noch mal klar vor Augen geführt warum sie gut sind und wann man sie einsetzen sollte. Weiter ist mir klar geworden, wie viel Unterschied es macht, Daten die nicht zur eigentlichen Prompt gehören sauber in XML-Tags zu kapseln, statt sie einfach lose und mit unklarer Trennung (wie z.B. Leerzeichen) in die Prompt zu geben. Das Modell kann dadurch zuverlässiger zwischen Instruktion und Daten unterscheiden, was gerade bei längeren Kontexten mit mehreren Datenquellen entscheidend ist.
Auch habe ich gelernt, wie wertvoll eine Anleitung ala “Löse das Problem in folgenden Schritten”, also eine Step-by-Step Anleitung sein kann.
Genauso wichtig war für mich die Frage, wann man mit One- oder Few-Shot-Beispielen arbeitet, statt zu versuchen jede Eventualität über explizite Regeln abzudecken. Klingt zunächst trivial, aber in der Prüfung wird genau das immer wieder als Trade-Off abgefragt: Beispiele generalisieren oft besser auf unvorhergesehene Fälle, während eine Liste starrer Regeln schnell unübersichtlich wird und Lücken hinterlässt, sobald ein Szenario leicht vom Erwarteten abweicht. Weiter sind insbesondere Formulierungen für Sprachmodelle deutlich leichter über Beispiele lernbar, als über eine Menge von logischen Regeln.
Ein weiterer Punkt, der mir vorher nicht so bewusst war: Tools sind der beste Weg um strukturierte Daten aus einem Modell zu bekommen. Das ist deutlich zuverlässiger als dem Modell in einer Prompt “Bitte antworte im folgenden JSON-Format” zu fordern. Das Modell hält sich zwar meistens an Formatvorgaben, aber “meistens” reicht in Production-Pipelines nicht aus. Die JSON Übergabe bei den Tools wird tatsächlich auf Modell-Ebene forciert, ein Punkt von dem ich nicht wusste, dass dies möglich war. (Claude schränkt die Tokens, die das Modell generieren kann beim Tool-Use so ein, dass der generierte Output immer dem Tool-Schema entspricht).
Auch die Claude API selbst war für mich weitestgehend neu, da ich im Alltag fast ausschließlich mit Claude Code arbeite und mir daher wenig Gedanken über Themen wie Prompt Caching, Streaming oder den direkten Umgang mit Tool-Definitionen auf API-Ebene gemacht habe. Diese Themen sind aber gerade für Architektur-Entscheidungen bei Systemen mit Sprachmodellen relevant: Ob man Prompt Caching sinnvoll einsetzen kann, hängt zum Beispiel stark davon ab, wie stabil der System-Prompt und die Tool-Definitionen über mehrere Anfragen hinweg bleiben.
Insgesamt hat mir die Vorbereitung ein deutlich solideres Grundlagenwissen vermittelt, wie Chat-Agenten eigentlich funktionieren. Dieses Verständnis “von unten” hilft enorm dabei, auch mit High-Level-Tools bewusster zu arbeiten und ihre Grenzen richtig einzuschätzen.
Fazit
Die Claude Certified Architect Zertifizierung ist deutlich mehr als ein Claude-Code-Test. Wer wie ich in erster Linie aus der Coding-Agent-Perspektive kommt, sollte sich bewusst sein, dass ein Großteil der Prüfung sich mit anderen Einsatzszenarien von Claude beschäftigt: Datenextraktion, Research-Agenten, Kundensupport, CI/CD-Integration und mehr. Geprüft wird dabei nicht reines Faktenwissen, sondern die Fähigkeit, in konkreten, dicht beschriebenen Szenarien die architektonisch beste von mehreren technisch validen Lösungen auszuwählen, unter Abwägung von Kriterien wie Performance, Kosten, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit.
Genau das macht das Zertifikat auch anspruchsvoll. Trotz guter Vorbereitung über die Anthropic Learning Paths und zusätzliche Mock-Exams war die eigentliche Prüfung für mich spürbar schwieriger, und das Ergebnis lag entsprechend unter meinen Erwartungen aus den Übungsprüfungen. Wer bereits Erfahrung darin hat, Systeme im Gesamtkontext zu betrachten und Trade-Offs wie ein Architekt abzuwägen, ist hier klar im Vorteil. Einsteiger:innen in der Software-Entwicklung würde ich das Zertifikat aus diesem Grund eher nicht empfehlen, für diese gibt es aber das Claude Certified Developer Zertifikat, welches den Fokus auf der Rolle des Entwicklers hat. Für erfahrene Entwickler:innen, Architekt:innen und Consultants, die Kunden kompetent zum Einsatz von Sprachmodellen beraten wollen, ist das Zertifikat aber definitiv eine gute Wahl.
Für mich persönlich hat sich das Zertifikat in jedem Fall gelohnt. Ich habe mein Verständnis von Prompting, strukturierter Datenextraktion und der Claude API noch mal deutlich vertieft und arbeite seitdem bewusster mit den Tools, die ich vorher eher intuitiv genutzt habe. Wer sich ernsthaft mit dem Einsatz von Claude in Projekten auseinandersetzt, dem kann ich die Zertifizierung, oder zumindest die dafür vorgesehenen Learning Paths, empfehlen.
