ktg-plugin-marketplace/plugins/ms-ai-architect/playground/test-fixtures/review.md
Kjell Tore Guttormsen b4a5ff0c75 test(ms-ai-architect): playground v3 markdown fixtures (17 commands) [skip-docs]
Synthetic markdown fixtures for the 17 report-producing commands per the canonical archetype-routing-tabell. Each fixture uses the consistent ANPR-trafikkanalyse system from brief example to produce parser-input that exercises every archetype path (aiact, requirements-list, text-document, fria, conformity-checklist, matrix-risk 5x5, matrix-risk-6x5, findings, cost-distribution, capability, phased-plan, markdown, verdict, comparison).

Real /architect:<command> capture deferred to incremental work; synthetic fixtures suffice as parser test input for Steps 11-12.
2026-05-03 19:23:26 +02:00

30 lines
1.9 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

# Arkitekturgjennomgang — ANPR-trafikkanalyse
System: ANPR-trafikkanalyse (Statens vegvesen)
Vurderingsdato: 2026-04-30
Reviewers: AI-arkitekt, sikkerhetsarkitekt, personvernombud
## Funn
| ID | Severity | Lokasjon | Anbefaling |
|----|----------|----------|------------|
| F-01 | critical | Authentication layer | Tilgang til AI-forklaringer mangler attribute-based access control — alle saksbehandlere ser alle saker. Implementer ABAC basert på sak-tildeling. |
| F-02 | high | Data pipeline | Treningsdata oppdateres månedlig, men ingen formell drift-deteksjon. Etabler statistisk drift-monitoring i Azure Monitor. |
| F-03 | high | Model serving | Modellen serves fra en enkelt regional endpoint uten failover. Replikér til en sekundær region for RTO < 1t. |
| F-04 | high | Logging | Audit-logg lagres 30 dager — under arkivlovens krav for sak-relevant info. Endre retensjon til 7 år for sak-knyttede oppslag. |
| F-05 | medium | Cost management | Ingen budsjettalarmer på Azure AI Services — prediction-kostnaden kan øke med 4× ved trafikk-topp uten varsel. |
| F-06 | medium | Compliance | FRIA-rapport ikke vedlikeholdt etter modell-endring 2026-03-12. Re-evaluering trengs. |
| F-07 | medium | UX | Saksbehandler-grensesnitt viser ikke konfidensgrad tydelig nok — risiko for over-trust på AI-output. |
| F-08 | low | Documentation | README mangler oppdatert arkitekturdiagram (siste fra 2025-11). |
| F-09 | low | Testing | Manglende E2E-test for utenlandske kjennemerker. |
## Sammendrag
Critical (1): ABAC mangler — må fikses før idriftsettelse.
High (3): Drift-deteksjon, failover, logg-retensjon — må fikses innen 6 mnd.
Medium (3): Budsjett, FRIA-revisjon, UX-konfidens — bør fikses innen 12 mnd.
Low (2): Dokumentasjon, testing — opportunity-quality.
## Anbefaling
Idriftsettelse anbefales IKKE før F-01 er løst. F-02 til F-04 må adresseres innen 2026-09-01 for å holde 2027-08-02-fristen.