目标：考场 2 分钟/题的快速反应。今天不学新知识——只激活已有知识。 事实部分（考试形式）官方 VERIFIED 截至 2026-08-30。
🎯 学习重点：只激活已经理解的决策边界，不在最后一天背新例外。
| 问题 | 秒答 |
|---|---|
| 任务路径可预测？ | Workflow（可预测/可测试/可预算） |
| 任务开放式探索？ | Agent（控制权交给模型 + 停止条件） |
| 子任务集合随输入变化？ | Orchestrator-Workers |
| 有清晰评估标准 + 反馈有效？ | Evaluator-Optimizer |
| multi-agent 什么时候？ | 开放式+可并行+超窗口+高价值四前提齐备（代价 ≈15× token） |
| 小知识库（塞得下）？ | 全量进 prompt + prompt caching，不上向量库 |
| 精确 token 查询（错误码/SKU）？ | BM25/混合检索，向量是盲区 |
| 多租户检索安全？ | pre-filter 元数据过滤（不是提示词、不是 post-filter） |
| 下游要 JSON？ | Structured output（schema 约束），不是 prompt 里「请输出 JSON」 |
| 格式错了怎么办？ | repair retry（错误拼回 prompt）；语义错误靠 evals，不重试 |
| 工具业务错误？ | isError=true 回传给模型自修正；协议错误才走 JSON-RPC error |
| 只读数据暴露给模型？ | MCP resource（应用驱动），别做成 tool（扩大行动面） |
| 单一稳定集成 vs 多客户端复用？ | 前者直接 API；后者 MCP |
| 「不许做 X」怎么实现？ | 不给做 X 的工具 / deny 规则 / PreToolUse hook——prompt 禁令不算 |
| 高危变更先做什么？ | Plan mode（先审后动）或审批门（结构化上下文 + 审计） |
| 429 怎么办？ | 有 retry-after → 等待重试；无 retry-after（spend-cap）→ 查 error_code，重试无效 |
| 400/401/403？ | 确定性错误，不重试；只重试 429 限流/500/529/连接错误 |
| 529 过载？ | 退避 + 爬坡 + 熔断，不加并发 |
| 模型输出被 max_tokens 截断？ | 看 stop_reason；截断的 JSON 不能喂下游解析器 |
| 生产用什么模型 ID？ | 固定快照 ID（版本锁定 + 灰度 + 回归评估），别用会漂移的别名 |
🎯 学习重点：看到英文术语能立即说出控制位置、适用条件和常见混淆项。
Agents：agent loop（gather→act→verify）· stopping conditions / max iterations · routing · chaining（延迟换准确率）· parallelization（耗时≈最慢子任务）· evaluator-optimizer · orchestrator-workers · coordinator-subagent · context isolation · compaction（有损）· ACI · harness
MCP：host（持完整对话+编排权）· client↔server 1:1 · tools=model-controlled / resources=application-driven / prompts=user-controlled · stdio（本地）/ Streamable HTTP（远程，无协议级会话）· isError=true vs JSON-RPC error · progressive discovery / tool search · token passthrough（禁止）· confused deputy · Origin validation · elicitation
RAG/Context：embeddings · BM25 · hybrid + RRF · structural chunking · contextual retrieval（失败率 −49%，+reranking −67%）· pre-filter · Top-K（预算分配）· reranking/cross-encoder · groundedness ≠ accuracy · context window = 工作记忆 · context rot · lost in the middle · progressive summarization · JIT retrieval · provenance/attribution
Security：prompt injection（直接/间接）· LLM instruction ≠ application enforcement（第一原则）· least privilege / blast radius · defense in depth · approval gate vs approval fatigue · sandbox · egress allowlist = 能力授予 · tool_result 通道隔离第三方数据 · ZDR · scoped token（凭据不进上下文）
Evals：golden dataset · outcome/state_check（transcript 不算数）· tool correctness 断言 · LLM-as-judge（rubric + Unknown + 校准）· pass@k vs pass^k · recall×precision 成对 · 幻觉率×弃答率成对 · regression gate · distribution drift · escalation rate · TTFT vs 总延迟
API/Pricing：Messages API（system 顶层）· content blocks · stop_reason · SSE streaming · structured output / strict tool use · adaptive thinking + effort（prefill/budget_tokens 已弃用）· 429 两类 · exponential backoff + jitter · timeout budget（顶层分配）· circuit breaker · fallback 三件套（声明/单独计数/可回切）· prompt caching（断点=不变的末块；cache 读不计 ITPM）· Message Batches（半价/24h/禁 stream）· model routing/cascade · pinned snapshot vs alias
Claude Code：CLAUDE.md（Managed→User→Project→Local；context 非强制）· permission modes（default/acceptEdits/plan/auto/dontAsk/bypassPermissions）· deny 规则全模式生效 · PreToolUse hook + Exit Code 2 · skills（= 旧 custom commands）· subagents（独立窗口+摘要回传）· plan mode vs direct execution · path-specific rules · managed settings · headless（-p，收紧不放宽）
🎯 学习重点：重点防“更强即更优、提示即控制、平均分即质量、长窗口即知识库”四类反射错误。
🎯 学习重点：用时间检查点防止前半卷过度投入，并确保多选数量和未答题清零。
🎯 学习重点：设备、证件、网络与环境按官方要求提前确认，避免非知识性失分。
../00-certification-current-status/certification-status.md睡眠 > 刷题。明天考的是判断力，判断力需要清醒的大脑。📚 目录