ktg-plugin-marketplace/plugins/ms-ai-architect/CLAUDE.md
Kjell Tore Guttormsen 7ffaa82207 feat(ms-ai-architect): release v1.11.0 — design-system 100%-adoption + visual upgrade
Sesjon 3 av 3 — leverer Fase 7-9 av v1.11.0-planen.

Fase 7 (Acme-rename på demo-state):
- Rename "Acme AS" → "Acme Kommune" og "Demosystem" → "Acme Kunde-chatbot"
  konsistent på tvers av alle 17 fixtures.
- build-demo-state.mjs: organization.name → "Acme Kommune", projects[0] →
  id "acme-kunde-chatbot" / name "Acme: Kunde-chatbot".
- Re-bygd demo-state-v1-blokk i playground HTML.

Fase 8 (Screenshots-regenerering):
- 24 nye PNG-er under playground/screenshots/v1.11.0/ (12 surfaces × 2 tema,
  retina, fullPage). v1.10.0-mappen beholdt som historisk referanse.
- tests/screenshot/run.mjs: OUT_DIR + kommentarer bumpet til v1.11.0.

Fase 9 (Release: docs + versjonsbump):
- plugin.json 1.10.1 → 1.11.0.
- README.md (plugin): version-badge + Version History + screenshot-gallery refs +
  demo-data refs oppdatert.
- CLAUDE.md (plugin): Playground-overskrift v3/v1.10.0 → v3/v1.11.0,
  Demo system-seksjon v1.10.1 → v1.11.0, screenshot-refs v1.10.0 → v1.11.0,
  "Inline CSS-kandidater" konvertert til "Design-system 100%-adoption" status.
- Root README.md: ms-ai-architect-versjon 1.10.1 → 1.11.0, demo-tekst og
  Playground-tekst regenerert for v1.11.0, "271 PASS combined" → "278 PASS".

Verifisering:
- bash tests/run-e2e.sh --playground → 271/271 PASS (static + parsers).
- bash tests/test-playground-migrations.sh → 7/7 PASS.
- Total: 278/278 PASS, 0 FAIL.

Refs: NEXT-SESSION-PROMPT.local.md (Sesjon 3 av 3, plan
.claude/plans/jeg-skal-pr-ve-effervescent-token.md).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
2026-05-04 17:41:36 +02:00

16 KiB
Raw Blame History

AI Architect Plugin

Microsoft AI Solution Architect plugin for Claude Code.

Hva denne pluginen gjør

Tilbyr strukturert arkitekturveiledning for Microsoft AI-stakken:

  • Azure AI Foundry, Copilot Studio, M365 Copilot
  • Power Platform AI (AI Builder, Power Automate)
  • Microsoft Agent Framework
  • Sikkerhet og compliance
  • EU AI Act-klassifisering og compliance

Regulatorisk arbeidsflyt

/architect:classify/architect:dpia (Art. 13/14 input) → /architect:ros (dimensjon 6 input)

Kommandoer

Kommando Beskrivelse
/architect Start en strukturert arkitekturrådgivning med Cosmo Skyberg
/architect:help Vis oversikt over alle kommandoer, agenter og kunnskapsbaser
/architect:compare Sammenlign Microsoft AI-plattformer for et gitt scenario
/architect:security Sikkerhets- og compliance-vurdering (6 dimensjoner)
/architect:cost Kostnadsestimat med konfidensgradering (NOK)
/architect:adr Generer Architecture Decision Record (MADR v3.0)
/architect:research Utforsk siste nytt for en Microsoft AI-plattform
/architect:poc Generer POC-plan med suksesskriterier og risiko
/architect:license Kartlegg AI-kapabiliteter per lisenstype
/architect:migrate Planlegg migrasjon mellom plattformer
/architect:utredning AI-arkitekturutredning for norsk offentlig sektor
/architect:diagram Generer arkitekturdiagram med Imagen 3 (mcp-image)
/architect:review Kjør arkitekturgjennomgang mot norske offentlig sektor-krav
/architect:generate-skills Generer kunnskapsfiler med MCP-research (batch)
/architect:ros Gjennomfør ROS-analyse (Risiko- og Sårbarhetsanalyse) for et AI-system
/architect:dpia Gjennomfør DPIA/PVK for et AI-system
/architect:summary Generer teknisk sammendrag og beslutningsnotat fra arkitekturvurderinger
/architect:export Eksporter arkitekturdokument til PDF
/architect:classify EU AI Act-klassifisering: risikonivå + rolle
/architect:requirements Konkrete AI Act-krav basert på risikonivå og rolle
/architect:transparency Generer Art. 13/50 transparensnotis på norsk
/architect:frimpact FRIA (Art. 27) — obligatorisk for offentlig sektor
/architect:conformity Samsvarsvurdering (Art. 43) — sjekkliste + erklæring
/architect:onboard Onboard pluginen med virksomhetsspesifikk kontekst

Agenter

Agent Formål Modell
research-agent MCP-isolert research med microsoft-learn opus
security-assessment-agent 6-dimensjons sikkerhetsrammeverk med 1-5 scoring opus
cost-estimation-agent Kostnadsestimering i NOK med TCO-sammenligning opus
adr-writer-agent ADR-generering i MADR v3.0-format opus
license-mapper-agent Kryssreferering av lisenser mot plattformkapabiliteter opus
diagram-generation-agent Arkitekturdiagrammer med Imagen 3 via mcp-image opus
architecture-review-agent Arkitekturgjennomgang mot Digdir, AI Act, NSM, Schrems II opus
ros-analysis-agent ROS-analyse med 7 dimensjoner, NS 5814-metodikk og AI-trusselbibliotek opus
dpia-agent DPIA/PVK for AI-systemer med risikomatrise og tiltakstabell opus
summary-agent Teknisk sammendrag og beslutningsnotat fra arkitekturvurderinger opus
ai-act-assessor EU AI Act-klassifisering, forpliktelser og compliance-vurdering opus
onboarding-agent Strukturert onboarding-intervju for virksomhetstilpasning opus

Skills (5 domenespesifikke)

Skill Formål Referansefiler BrukerIntent
ms-ai-advisor Cosmo Skyberg-persona, 7-fase arbeidsflyt, plattformvalg 62 "Hjelp meg velge"
ms-ai-governance Norsk offentlig sektor-styring, EU-regelverk, ansvarlig AI 78 "Er dette lovlig?"
ms-ai-security Sikkerhetsscoring (6x5), kostnadsestimering (P10/P50/P90) 60 "Er dette trygt?"
ms-ai-engineering RAG, agenter, Azure AI Services, data, MLOps, multimodal 153 "Hvordan bygger jeg dette?"
ms-ai-infrastructure BCDR, hybrid/edge, suveren sky 34 "Hvordan drifter jeg dette?"

Kunnskapsbase-routing i agenter (max 3 filer per invokasjon)

Agenter leser navngitte kjernefiler, ikke hele kataloger:

  • security-assessment-agent: security-scoring-rubrics-6x5.md, ai-security-scoring-framework.md, ai-threat-modeling-stride.md
  • cost-estimation-agent: deterministic-cost-calculation-model.md, azure-ai-foundry-cost-governance.md, cost-models.md
  • architecture-review-agent: decision-trees.md, security.md, public-sector-checklist.md + domene-spesifikke ved behov
  • ros-analysis-agent: ros-ai-threat-library.md, ros-scoring-rubrics-7x5.md, ros-methodology-ns5814-iso31000.md
  • dpia-agent: dpia-norwegian-methodology-ai.md, gdpr-compliance-ai-systems.md, ai-impact-assessment-framework.md
  • ai-act-assessor: ai-act-classification-methodology.md + relevante ai-act-*.md filer (maks 3 per fase)
  • summary-agent: Leser assessment-outputs fra sesjon, ikke KB-filer

MCP-servere

  • microsoft-learn — Offisiell Microsoft dokumentasjon (search, fetch, code samples)
  • mcp-image — Bildegenerering med Imagen 3 for arkitekturdiagrammer (via diagram-generation-agent)

Anbefalte MCP-servere (ikke påkrevd)

  • azure-mcp-server (microsoft/azure-mcp-server) — Live Azure-infrastrukturinspeksjon (Storage, Key Vault, Monitor, AI Search, RBAC)
  • bicep-mcp-server — IaC-generering for Azure-ressurser
  • azure-devops-mcp (microsoft/azure-devops-mcp) — Work items, pipelines, repos

Se references/architecture/recommended-mcp-servers.md for detaljer.

Utvikling

Legge til ny kunnskapsbase

  1. Opprett .md-fil i riktig undermappe under den relevante skillens references/-mappe (f.eks. skills/ms-ai-engineering/references/)
  2. Følg format fra eksisterende filer (header, dato, seksjoner, "For Cosmo"-seksjon)
  3. Oppdater relevant SKILL.md med referanse

Legge til ny kommando

  1. Opprett commands/navn.md med frontmatter (description, argument-hint)
  2. Følg mønster fra eksisterende kommandoer
  3. Oppdater commands/help.md med ny kommando
  4. Oppdater denne CLAUDE.md

Legge til ny agent

  1. Opprett agents/navn-agent.md med frontmatter (name, description, model, color, tools)
  2. Inkluder tydelig "triggers on" i description
  3. Oppdater denne CLAUDE.md

Testing

Statisk validering

# Kjør plugin-validering (frontmatter, encoding, KB-referanser)
bash tests/validate-plugin.sh

KB-ferskhet (sitemap-basert)

# Ukentlig oppdatering: poll sitemaps → endringsrapport
node scripts/kb-update/run-weekly-update.mjs --force

# Med discovery av nye relevante sider
node scripts/kb-update/run-weekly-update.mjs --force --discover

# Kun endringsrapport (etter polling)
node scripts/kb-update/report-changes.mjs

# Bygg/oppdater URL-registry fra referansefiler
node scripts/kb-update/build-registry.mjs [--merge]

Systemet poller Microsoft Learn sitemaps ukentlig, sammenligner <lastmod> med filenes Last updated: header, og genererer en prioritert endringsrapport. Session-start hook trigger bakgrunns-poll automatisk hvis >7 dager siden siste.

Match rate: ~69% av 1342 URLer matche mot sitemaps. ~31% (mest azure/ai-foundry/openai/-stier) finnes ikke i sitemaps pga. Microsofts URL-restrukturering.

Legacy (deprecated):

bash scripts/kb-staleness-check.sh  # mtime-basert, upålitelig etter git clone

E2E-regresjonstester

# Kjør alle E2E-suiter
bash tests/run-e2e.sh

# Kjør enkeltsuiter
bash tests/run-e2e.sh --security
bash tests/run-e2e.sh --cost
bash tests/run-e2e.sh --summary
bash tests/run-e2e.sh --ai-act

Fixture-basert validering av agent-output (sikkerhet, kostnad, sammendrag). Tester struktur, encoding, og domene-spesifikke krav uten å invokere Claude.

Manuell test

# Test at plugin registreres
cd <plugin-root>
claude --plugin ./plugins/ms-ai-architect

# Kjør hovedcommand
/architect

# Vis alle kommandoer
/architect:help

Playground (v3 / v1.11.0)

Interaktiv decision-builder + rapport-viewer for Microsoft AI-beslutninger. Erstatter v2 5-stegs-pipelinen med en multi-surface-app som persisterer state og visualiserer importerte rapporter inline. Spec: v3-arkitektur dokumentert under .claude/projects/2026-05-03-playground-v3-architecture/. v1.10.0-utvidelser dokumentert under .claude/projects/2026-05-03-ms-ai-architect-v1-10-playground/. v1.11.0 leverer design-system 100%-adoption (PARALLEL-CSS-migrasjon til DS-konvensjon, inline <style>-trim 37%, severity-coded card borders, app-header-restruktur, .stack-lg body spacing, AI Act-pyramide bredde-fix).

  • Fil: playground/ms-ai-architect-playground.html (~3870+ linjer, single-file v3-arkitektur)
  • 4 surfaces: Onboarding (18 felles felt — 4 strukturerte / 14 fritekst etter v1.10.0) → Home (prosjekt-liste + 3 entry-tracks) → Catalog (24 commands gruppert i 5 expansion-grupper med søk) → Project (per-prosjekt tabs, command-form-prefill fra felles state, paste-back-import med rapport-visualisering)
  • Persistens: IndexedDB-primær med localStorage-fallback. Schema-versjonert (STATE_KEY = 'ms-ai-architect-state-v1') med eager MIGRATIONS-pipeline. v1.10.0 introduserer dataVersion v1→v2-migrasjon (idempotent) som backfill-er verdict+keyStats.
  • 17 rapport-renderers (felles grunnskjelett): Alle wrapper output via renderPageShell() med eyebrow + h1 + valgfri verdict-pill + valgfri key-stats-grid + arketype-spesifikk body. Parser → struktur → HTML rutet via kanonisk archetype-routing-tabell.
  • Foundation-helpers: renderPageShell, renderVerdictPill, renderKeyStatsGrid, inferVerdict, inferKeyStats, KEY_STATS_CONFIG.
  • Tier 3-adopsjon: kanban (conformity, review), mat-ladder (migrate, poc), screen-tabs (utredning, project surface), scenario-card-grid (license, compare), residual-pair (dpia, ros), top-risks (ros), recommendation-card (security, ros), suppressed-panel (review), critique-card (adr), read-more (utredning, summary), traffic-light (poc).
  • Theme: Mørk default + lys theme-toggle med Aksel-tokens i begge moduser (lagt til i v1.10.0). Persistert i localStorage('ms-ai-architect-theme'). Theme-bootstrap-script i <head> unngår FOUC.
  • Eksport/import: JSON Decision Record-envelope (Blob + FileReader), schema-versjon-bevisst på import.

Validering (v1.10.0-tall)

Test Kommando Dekning
Statisk struktur bash tests/test-playground-v3.sh 201 PASS — vendored CSS, surfaces, 24 commands, 14 parsere, 17 renderers (felles grunnskjelett), design-system-klasser, action-handlers, Tier 3-bruk, onboarding field-distribution
Parser-fixtures bash tests/test-playground-parsers.sh 70 PASS — 17 fixtures × parser-routing
Migrasjon bash tests/test-playground-migrations.sh 7 PASS — v1→v2 idempotent migrasjon
Kombinert (E2E) bash tests/run-e2e.sh --playground statisk + parser-suiter
Manuell A11Y QA Se playground/MANUAL-CHECKLIST.md 10 seksjoner inkl. axe-core-kjøring per surface
A11Y-rapport playground/A11Y-RAPPORT.md Statisk vurdering klar — browser-axe-kjøring pending

Demo system (v1.11.0)

scripts/build-demo-state.mjs leser alle 17 fixture-filer fra playground/test-fixtures/ og injiserer dem som en <script type="application/json" id="demo-state-v1">-blokk i playground HTML (idempotent — erstatter eksisterende blokk). "Last inn demo-data"-knappen på onboarding-overflaten kaller ACTIONS['load-demo'] som leser blokken, erstatter alle state-grener via Proxy-mutasjon, og navigerer til project-surface med 17 pre-importerte rapporter. rehydratePasteImports() kjøres via queueMicrotask etter project-surface render — fyller textareas fra project.reports[id].raw_markdown og kaller handlePasteImport for hver. handlePasteImport har equal-value-guard for å unngå render-loop.

tests/screenshot/ inneholder en frittstående Playwright-runner med egen package.json (gitignored node_modules). node run.mjs produserer 24 PNG-er (12 surfaces × 2 tema, retina, fullPage) under playground/screenshots/v1.11.0/ (v1.10.0 beholdt som historisk referanse). Disse committes så forkere ser pluginen uten å installere noe. Demo-org er "Acme Kommune" og demo-prosjekt er "Acme: Kunde-chatbot" — konsistente navn på tvers av alle 17 fixtures (etter v1.11.0 rename fra "Acme AS" / "Demosystem").

Design-system 100%-adoption (v1.11.0)

Sesjon 3-5 la til inline CSS i playground/ms-ai-architect-playground.html. v1.11.0 hoisted alle generiske komponenter til shared/playground-design-system/components-tier3-supplement.css (DS v0.3.0):

  • .pyramide-desc / .pyramide-desc__item
  • .scenario-card-grid / .scenario-card
  • .residual-pair / __cell / __cell-label/__cell-value/__cell-meta / __arrow
  • .read-more / .read-more__trigger / .read-more__chev / .read-more__body
  • .top-risks / .top-risk[data-severity]
  • .recommendation-card
  • .suppressed-panel
  • .screen-tabs / .screen-tab / .screen[data-active]

Alle PARALLEL-CSS-navngrupper migrert til DS-konvensjon. Inline <style>-blokk trimmet 202 → 127 linjer (~37%). renderPageShell + renderKeyStatsGrid refaktorert til DS markup. Severity-coded card-borders på rapport-cards, app-header-restruktur, .stack-lg body spacing på home/project/catalog, AI Act-pyramide bredde-fix, eyebrow-label på home-projects.

Ved videre hoisting: re-sync via node scripts/sync-design-system.mjs ms-ai-architect. Dette er endringer i delt asset — krever drift-deteksjon-handling per MANIFEST.json.

Vendored design-system

Playground laster CSS fra playground/vendor/playground-design-system/ — en vendored kopi av marketplace-rotens shared/playground-design-system/. Dette holder pluginen standalone: HTML-filen kan åpnes fra file:// uavhengig av marketplace-roten.

  • Sync-skript: node scripts/sync-design-system.mjs ms-ai-architect (ved marketplace-rot)
  • Drift-deteksjon: MANIFEST.json lagrer SHA-256 per fil. Re-sync feiler hvis vendored fil er endret lokalt — --force overstyrer.
  • Lastes i HTML: <link>-tags til fonts.css, tokens.css, base.css, components.css, components-tier2.css, components-tier3.css, components-tier3-supplement.css (i den rekkefølgen).
  • Aldri rediger filer under vendor/playground-design-system/ direkte — endringer går i shared/, deretter re-sync.

v2-spec under docs/playground-v2-spec.md er beholdt som historisk referanse, men er IKKE gjeldende kontrakt. v3-arkitekturen er dokumentert i .claude/projects/2026-05-03-playground-v3-architecture/.

Relaterte plugins (fremtidig)

  • ms-rag-architect — RAG-spesialist (egen plugin)
  • ms-power-automate-architect — Power Automate deep-dive
  • ms-azure-ai-architect — Azure AI Services deep-dive
  • ms-foundry-architect — Azure AI Foundry spesialist
  • ms-copilot-studio-architect — Copilot Studio spesialist

Hooks (2)

Event Script Formål
SessionStart session-start-context.mjs Viser aktive utredninger, KB-ferskhet, onboarding-status + AI Act-frister
Stop stop-assessment-reminder.mjs Påminnelse om ucommittede vurderinger, neste steg

Secrets scanning consolidated to llm-security plugin.

Viktige frister (EU AI Act)

Frist Krav Status
2025-02-02 Forbudte AI-praksiser (Art. 5) Gjeldende
2025-08-02 Governance og sanksjoner (Art. 99) Gjeldende
2026-08-02 GPAI-krav + Annex III høyrisiko 161 dager
2027-08-02 Alle høyrisiko-krav (full compliance) 527 dager

Tilsynsmyndigheter: Datatilsynet (personvern), nasjonal AI-tilsynsmyndighet (under etablering), sektortilsyn.