# Curso preparatório CCAR-F — Claude Certified Architect (Foundations) Curso completo, em português do Brasil, de preparação para a certificação **Claude Certified Architect – Foundations (CCAR-F)** da Anthropic. Projeto estático em HTML, CSS e JavaScript puro — sem framework, sem etapa de build. ## Como usar ### Abrir localmente Basta abrir `index.html` no navegador (duplo clique). Todo o site funciona via `file://`, inclusive o simulado — as questões são carregadas por espelhos `.js` gerados a partir dos JSON, justamente para não depender de `fetch()` (que os navegadores bloqueiam em `file://`). Se preferir um servidor local: ```bash python -m http.server 8000 # abra http://localhost:8000 ``` ### Publicar no GitHub Pages 1. Suba o conteúdo desta pasta para um repositório. 2. Em *Settings → Pages*, aponte para a branch principal (raiz). 3. O site fica disponível em `https://.github.io//`. Não há etapa de build: os arquivos são servidos como estão. ### Estrutura ``` curso-ccar-f/ ├── index.html # visão geral do exame, progresso e plano de 4 semanas ├── simulado.html # motor de simulado (3 modos) ├── assets/ │ ├── style.css # tema claro/escuro, layout responsivo │ └── app.js # navegação, progresso, quiz e motor do simulado ├── content/dominio-N/ # lições em HTML (31 lições no total) ├── questions/ │ ├── dominio-N.json # banco de questões (fonte canônica, 150+ questões) │ └── dominio-N.js # espelhos gerados — NÃO editar manualmente └── scripts/validate.py # validador + gerador dos espelhos .js ``` ### Validação ```bash python scripts/validate.py ``` O script valida o esquema de todas as questões (IDs únicos, `answer` presente em `options`, distribuição por domínio, ≥60% com cenário), compila todos os exemplos Python das lições, confere as seções obrigatórias de cada lição e regenera os espelhos `questions/dominio-N.js`. **Rode-o sempre que editar questões.** ## Dados do exame (verificados nas fontes oficiais) Todos os dados abaixo foram confirmados no **Exam Guide oficial v1.0 (vigente desde julho de 2026)**, PDF publicado pela Anthropic e linkado pela página do programa na Pearson VUE e pelo Skilljar de parceiros da Anthropic: | Item | Valor confirmado | |---|---| | Formato | 60 questões, *multiple-choice* e *multiple-response* (cada questão indica quantas respostas selecionar), organizadas em **4 cenários sorteados de um banco de 6** | | Duração | 120 minutos | | Pontuação | Escala 100–1.000, aprovação com score escalado de 720; relatório com % por domínio | | Aplicação | Pearson VUE (OnVUE online com proctor e/ou test center); retakes com esperas de 14/30/90 dias, máx. 4 tentativas em 12 meses | | Custo | US$ 125 | | Validade | 12 meses a partir da concessão | | Domínios/pesos | 1) Agentic Architecture & Orchestration 27% · 2) Tool Design & MCP Integration 18% · 3) Claude Code Configuration & Workflows 20% · 4) Prompt Engineering & Structured Output 20% · 5) Context Management & Reliability 15% | Divergência relevante encontrada em relação ao briefing inicial: nenhuma nos valores; apenas a precisão de que o formato oficial inclui *multiple-response* e a estrutura de 4 cenários sorteados de 6, e de que a página pública `anthropic.skilljar.com` **não** lista a certificação — ela vive no Skilljar de parceiros (`anthropic-partners.skilljar.com`, programa voltado à Claude Partner Network). ### Fontes - Página do programa na Pearson VUE: - Página oficial do exame (Skilljar de parceiros): - Anúncio oficial: - Documentação da Claude API: - Documentação do Claude Code e do Claude Agent SDK: - Documentação do MCP: ## Premissas adotadas 1. **Score do simulado**: a prova real usa *scaled scoring* proprietário (100–1.000, corte 720). O simulado usa conversão linear `score = 100 + 900 × (acertos/total)`, o que coloca o corte de 720 em ≈69% de acertos — aproximação razoável, mas não idêntica ao algoritmo real. 2. **Cenários**: a prova agrupa questões em 4 cenários sorteados de 6. O simulado sorteia questões individualmente (proporcional ao peso por domínio), mas ≥60% das questões trazem cenário próprio no enunciado, preservando o estilo. 3. **Modelo padrão dos exemplos**: `claude-opus-5`, com `thinking: {"type": "adaptive"}` e `output_config` para structured outputs — os padrões atuais da API. Padrões antigos (`budget_tokens`, `output_format`, prefill de assistente) aparecem apenas como contraexemplo, sinalizados como obsoletos. 4. **Recursos beta**: quando uma lição cita recurso beta (ex.: compaction, context editing, tool search, MCP connector na API), isso é dito explicitamente. 5. **Termos técnicos**: mantidos em inglês quando é assim que aparecem na prova e na documentação (`stop_reason`, `tool_use`, `CLAUDE.md`, `hooks`, `MCP` etc.). 6. **Persistência**: progresso de lições e histórico de simulados ficam em `localStorage` do navegador — nada é enviado a servidor. 7. **Mermaid**: os diagramas usam Mermaid via CDN (única dependência externa, opcional). Sem internet, o site continua funcional e o diagrama exibe o código-fonte textual. 8. **Modo revisão de erros**: uma questão sai da lista de pendências quando é acertada em qualquer tentativa posterior à última em que foi errada (a lista deriva do histórico completo). ## Como contribuir 1. **Questões**: edite `questions/dominio-N.json` seguindo o esquema existente (`id` no padrão `DN-Qnnn`, `answer` como lista de chaves presentes em `options`, explicação que justifique a correta **e** desmonte os distratores, `reference` com URL da documentação oficial). Rode `python scripts/validate.py` antes de commitar — ele também regenera os espelhos `.js`. 2. **Lições**: cada lição em `content/dominio-N/licao-M.html` precisa das 8 seções obrigatórias (objetivos, explicação, exemplo de código, diagrama quando houver fluxo, pegadinhas, resumo em 5 linhas, links oficiais, 3–5 questões de fixação). 3. **Nunca edite** `questions/*.js` manualmente — são gerados. ## Aviso Curso não oficial, sem afiliação com a Anthropic. As questões são originais, criadas a partir da documentação pública e do Exam Guide, e não reproduzem itens reais da prova.