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-security/references/performance-scalability/performance-benchmarking-frameworks.md

@@ -10,7 +10,7 @@
 
 Et performance benchmarking framework for Azure AI Services gir en strukturert tilnærming til å måle, sammenligne og spore ytelse over tid. Uten et rammeverk blir ytelsesmålinger ad hoc, ikke-reproduserbare og vanskelige å sammenligne mellom modellversjoner, deployment-konfigurasjoner eller arkitekturendringer.
 
-Microsoft tilbyr et offisielt benchmarking-verktøy (azure-openai-benchmark) spesifikt for Azure OpenAI, samt Azure Load Testing for bredere lasttesting. I tillegg tilbyr Azure AI Foundry innebygde evalueringsverktøy som kan brukes for å måle modellkvalitet. Et komplett benchmarking framework kombinerer disse verktøyene med egendefinerte metrikker, baseline-etablering og automatisk regresjonsdeteksjon.
+Microsoft tilbyr et offisielt benchmarking-verktøy (azure-openai-benchmark) spesifikt for Azure OpenAI, samt Azure Load Testing for bredere lasttesting. I tillegg tilbyr Microsoft Foundry innebygde evalueringsverktøy som kan brukes for å måle modellkvalitet. Et komplett benchmarking framework kombinerer disse verktøyene med egendefinerte metrikker, baseline-etablering og automatisk regresjonsdeteksjon.
 
 For norsk offentlig sektor er et benchmarking framework viktig for å dokumentere ytelseskrav i tjenesteavtaler, verifisere at nye modellversjoner møter kvalitetskrav, og for å sikre at AI-tjenester oppfyller krav til responstid i henhold til digitaliseringsstrategien.
 
@@ -20,7 +20,7 @@ For norsk offentlig sektor er et benchmarking framework viktig for å dokumenter
 |-----------|--------|-----------|
 | azure-openai-benchmark | Offisielt Azure OpenAI benchmarking CLI | GitHub/Python |
 | Azure Load Testing | Managed lasttesting med JMeter | Azure Load Testing |
-| Azure AI Foundry Evaluations | Modellkvalitets-evaluering | Azure AI Foundry |
+| Microsoft Foundry Evaluations | Modellkvalitets-evaluering | Microsoft Foundry |
 | Azure Monitor | Metrikk-innsamling og visualisering | Azure Monitor |
 | Application Insights | End-to-end request tracing | App Insights |
 | Custom Benchmark Suite | Prosjektspesifikke ytelsestester | Python/C# |