chore(privacy): scrub real-org references from plugin internals (phase 2)

Same bulk replacement applied to plugin-internal KB, examples, fixtures,
tests, and docs. Real organization names, persona names, internal system
identifiers, and domain-specific terms replaced with fictional generic
public-sector entity (DDT) and generic terminology.

Scope:
- okr/ — examples, governance, framework, integrations, sources
- ms-ai-architect/ — KB references (engineering, governance, security,
  infrastructure, advisor), tests/fixtures, agents, docs
- linkedin-thought-leadership/ — voice samples, network-builder,
  examples (genericized identifying headlines to "[your organization]")
- llm-security/ — research notes, scan report

Manual genericization beyond bulk replace:
- okr SKILL.md "Primary user / Domain" — generic Norwegian public sector
- linkedin-voice SKILL.md headline placeholder
- network-builder.md headline placeholder
- high-engagement-posts.md voice sample employer line + hashtag

Phase 3 (factual-attribution review) remains: a few KB files attribute
publicly known transport-sector docs/datasets (e.g. håndbok V440, NVDB)
to the fictional DDT after bulk replace. Needs manual semantic review
to either remove or restore correct citation without re-introducing
affiliation references.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

skills/ms-ai-engineering/references/data-engineering/data-mesh-patterns.md

@@ -10,7 +10,7 @@
 
 Data mesh er en desentralisert dataarkitektur som organiserer data etter forretningsdomener i stedet for sentraliserte datateam. Prinsippene -- domeneeierskap, data som produkt, selvbetjeningsplattform og foderert styring -- er spesielt relevante for store organisasjoner som bygger AI-losninger pa tvers av avdelinger. Microsoft Fabric stotter data mesh-arkitektur gjennom domener, OneLake shortcuts og foderert governance.
 
-For norsk offentlig sektor, der departementer og direktorater har ulike datadomener med forskjellig regulering, er data mesh en naturlig tilnaerming. Statens vegvesen, NAV, Skatteetaten og andre etater kan eie sine egne dataprodukter mens de deler data gjennom en felles plattform. Fabric-domener muliggjor dette uten a duplisere data pa tvers av organisatoriske grenser.
+For norsk offentlig sektor, der departementer og direktorater har ulike datadomener med forskjellig regulering, er data mesh en naturlig tilnaerming. Direktoratet for digital tjenesteutvikling, NAV, Skatteetaten og andre etater kan eie sine egne dataprodukter mens de deler data gjennom en felles plattform. Fabric-domener muliggjor dette uten a duplisere data pa tvers av organisatoriske grenser.
 
 AI-arbeidsbelastninger krever data fra mange domener: kundedata, transaksjonsdata, sensordata og referansedata. En data mesh-tilnaerming sikrer at hvert domene leverer kvalitetsdata som et produkt, med klare kontrakter og SLAer, noe som er kritisk for palitelige ML-modeller og AI-agenter.
 
@@ -234,10 +234,10 @@ response = requests.post(
 
 ### Cross-tenant datadeling
 
-For deling mellom organisasjoner (f.eks. mellom Statens vegvesen og Meteorologisk institutt):
+For deling mellom organisasjoner (f.eks. mellom Direktoratet for digital tjenesteutvikling og Meteorologisk institutt):
 
 ```
-Tenant A: Statens vegvesen       Tenant B: MET
+Tenant A: Direktoratet for digital tjenesteutvikling       Tenant B: MET
 +----------------------------+   +----------------------------+
 | OneLake                    |   | OneLake                    |
 | Workspace: Vaerdata        |   | Workspace: Observasjoner   |