docs(ms-ai-architect): KB-refresh tema-b — Foundry-navnesveip «Azure AI Foundry»→«Microsoft Foundry» (233 filer)

Verifisert mot offisiell MS-doc (juni 2026): «Microsoft Foundry» er det
gjeldende produkt-/portalnavnet; «Foundry (classic)» = gamle «Azure AI Foundry»
(/azure/foundry/ vs /azure/foundry-classic/). Premiss bekreftet før sveip.

Multi-regel, IKKE naiv s/Azure AI Foundry/Microsoft Foundry/ — MS dropper
«Azure AI» (legger IKKE til «Microsoft») for to produktvarianter:
- «Azure AI Foundry Agent[ Service|s]» → «Foundry Agent Service/Agents» (MS-form)
- «Azure AI Foundry Models» → «Foundry Models» (i «Azure OpenAI in Foundry Models»)
- «Azure AI Foundry SDK» → «Microsoft Foundry SDK» (operatør-valg)
- «Azure AI Foundry portal/project» + generisk → «Microsoft Foundry»
- Pre-eksisterende «Microsoft Foundry Models» (4) normalisert → «Foundry Models»

Bevart: «Azure OpenAI», «Azure AI Inference SDK», «Azure AI Search»,
«Azure AI Services», kode-IDer. Historisk ref «(tidligere Azure AI Foundry)»
i model-catalog-2026.md beskyttet via lookbehind. URL /azure/ai-foundry/→
/azure/foundry/ kun i owasp-llm-top10 (KB-ref); docs/-filer deferred.

Scope: skills (inkl. 3 SKILL.md) + commands + agents + README + CLAUDE.
Ekskludert: docs/ (interne), playground/+tests/ fixtures (testdata),
CHANGELOG.md (historisk logg), STATE.md (gitignored).

3 SKILL.md endret (advisor/engineering/security) → judge-cache teknisk
invalidert for disse, men scorer uendret: advisor 91, eng/gov/infra/sec 96
(alle ≥90). validate 239/0. 0 «Azure AI Foundry» igjen (utenom bevart ref).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

skills/ms-ai-advisor/references/prompt-engineering/system-message-design-patterns.md

@@ -12,7 +12,7 @@ System messages (også kalt system prompts eller metaprompts) er grunnleggende f
 
 System messages sender du som del av chat completions API, hvor meldinger er organisert i roller: **system**, **user** og **assistant**. System-rollen plasseres typisk først og setter premissene for hele samtalen. Til forskjell fra prompt engineering for eldre completion-APIer, hvor alt er fritekst, gir chat-modellene en strukturert tilnærming som gjør det lettere å skille instruksjoner fra brukerinput.
 
-I Azure AI Foundry (tidligere Azure OpenAI Studio) og via REST API kan utviklere definere system messages både programmatisk og via UI. Forståelse av hvordan disse virker – og hvilke begrensninger de har – er essensielt for å bygge produksjonsklare AI-løsninger.
+I Microsoft Foundry (tidligere Azure OpenAI Studio) og via REST API kan utviklere definere system messages både programmatisk og via UI. Forståelse av hvordan disse virker – og hvilke begrensninger de har – er essensielt for å bygge produksjonsklare AI-løsninger.
 
 ---
 
@@ -100,7 +100,7 @@ For domene-spesifikke use cases (customer support, entity extraction, compliance
 system_message = """
 You are a technical support assistant for Azure AI services.
 Your job is to help users troubleshoot issues with Azure OpenAI deployments.
-Only answer questions related to Azure OpenAI, Azure AI Search, and Azure AI Foundry.
+Only answer questions related to Azure OpenAI, Azure AI Search, and Microsoft Foundry.
 If the user asks about unrelated topics, politely redirect them.
 When unsure, ask clarifying questions. If you lack information, say "I don't know."
 """
@@ -214,7 +214,7 @@ response = client.chat.completions.create(
 
 *Verified: Kodeeksempel fra Microsoft Learn (2024-02-01 API)*
 
-### Azure AI Foundry (Portal)
+### Microsoft Foundry (Portal)
 I AI Foundry Studio kan du sette system message via:
 1. Chat playground → System message field
 2. Deployment configuration → Default system message
@@ -331,7 +331,7 @@ response = client.chat.completions.create(
 ### Arkitekturmønstre for enterprise
 For store organisasjoner med mange AI-assistenter:
 1. **Template library:** Opprett standard system message templates per use case (support, compliance, content generation)
-2. **Centralized management:** Bruk Azure AI Foundry prompt management for versjonskontroll
+2. **Centralized management:** Bruk Microsoft Foundry prompt management for versjonskontroll
 3. **A/B testing framework:** Deploy parallelle varianter av system messages, mål success metrics
 4. **Monitoring:** Logg system message effectiveness via Application Insights