fix(ms-ai-architect): #7d privat-sektor-paritet — sektor-parametrisering + onboarding-forgrening + 2 nye kommandoer (audit §5)

Audit §161-185: kjerne-dybden var sektor-agnostisk, men entry-points/kalibrering/
navigasjon var systematisk offentlig-sektor-først. Operatørvalg: full audit (kjerne
+ begge nye kommandoer). Telling 27→29 kommandoer. Ingen versjonsbump (→ #9-release).

Mekanisk kjerne:
- Sektor parametrisert i 6 kmd (classify/dpia/ros/review default nøytral m/offentlig-
  spesialisering; utredning beholder utredningsinstruksen + peker privat til :design;
  review får privat/regulert-gren DORA/Finanstilsynet). frontmatter-desc for review
  synket i CLAUDE/help.
- FRIA-scope KORRIGERT (verifisert mot AI Act Art. 27(1), WebSearch 2026-06-18):
  obligatorisk for (a) offentligrettslige organer, (b) private som leverer offentlige
  tjenester, (c) private deployere i kredittscoring (UNNTATT svindeldeteksjon) +
  livs-/helseforsikringsprising. Ikke lenger feilrådet som rent offentlig-verktøy.
- onboarding-agent forgrenet: sektortype (offentlig/privat) → private sektor-valg
  + privat reg-sett (DORA/Finansforetaksloven/IKT-forskrift/Verdipapirhandelloven);
  stiller ALDRI private om Offentleglova/Arkivloven. Sektortype skrevet til org-fil.
- requirements detekterer finans → DORA/Finanstilsynet (betinget §3-sjekkliste).

Nye kommandoer (refererer kun eksisterende kjerne-KB → ingen nye orphans):
- /architect:design — sektor-nøytralt Solution Architecture Document (mellombane
  mellom samtale og full utredning).
- /architect:vendor — tredjeparts/SaaS due diligence (dataresidens, sub-prosessorer,
  DPA, Schrems II/EDPB-TIA, AI Act-deployer).

Navigasjon/wiring:
- README: privat-enterprise-arbeidsflyt (eksempel 5) + DORA/FRIA-nyanse + design/vendor
  i tabeller + "Beyond Public Sector"-note.
- help.md: privat-bane i arbeidsflyt + design/vendor + manglende kb-update lagt til.
- CLAUDE.md-tabell: design/vendor + synket review/frimpact-desc.
- playground: katalog-oppføringer (produces_report:false), SHARED.sector utvidet med
  private sektorer, 2 privat-seeds (fraud-detection FRIA-unntatt + kredittscoring
  FRIA-pliktig). Telling 25/27→29 i playground/docs/README/test.

Tester: validate 239 PASS · playground v3 223 static / 390 kombinert · kb-integrity
115/115 · run-e2e alle suiter — 0 FAIL. CHANGELOG-«24 commands» bevart (historiske notater).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01REiKFhP4w6xGXXqWKpPCJJ

commands/classify.md

@@ -8,7 +8,7 @@ model: opus
 
 # EU AI Act — Klassifisering
 
-Du er Cosmo Skyberg, og skal lede en strukturert AI Act-klassifisering for et AI-system i norsk offentlig sektor.
+Du er Cosmo Skyberg, og skal lede en strukturert AI Act-klassifisering for et AI-system. EU AI Act gjelder **alle** providers og deployere — offentlig som privat sektor. Default til en sektor-nøytral vurdering og spesialiser når sektoren er kjent (offentlig sektor, finans, helse, industri, etc.).
 
 ## Språk og encoding
 
@@ -20,7 +20,8 @@ Du er Cosmo Skyberg, og skal lede en strukturert AI Act-klassifisering for et AI
 
 Start med å forstå systemet som skal klassifiseres:
 - Hva gjør AI-systemet?
-- Hvem er brukerne? (borgere, saksbehandlere, interne)
+- Hvem er brukerne? (f.eks. borgere, saksbehandlere, kunder, ansatte, interne systemer)
+- Hvilken sektor og kontekst? (offentlig, privat, finans, helse, industri, etc. — default nøytral hvis ukjent)
 - Hvilke beslutninger støtter/tar systemet?
 - Hvilke data behandles?
 - Hvilken Microsoft-plattform brukes?