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/real-time-streaming-ai.md

@@ -10,7 +10,7 @@
 
 Sanntidsdatastrømming er en fundamental byggestein for AI-applikasjoner som krever umiddelbar respons på hendelser -- fra IoT-sensorer og transaksjoner til brukeratferd og systemmetrikker. Microsoft Fabric Real-Time Intelligence kombinert med Azure Event Hubs og Apache Kafka gir en komplett plattform for inntak, transformasjon og analyse av strømmedata som mater AI-modeller med oppdatert informasjon.
 
-For norsk offentlig sektor er sanntidsarkitektur særlig relevant for trafikkmonitorering (Statens vegvesen), helseovervåking, energistyring og beredskapsrespons. Evnen til å oppdage avvik i sanntid og utløse automatiserte handlinger basert på AI-prediksjoner kan redusere responstider dramatisk og forbedre tjenestekvalitet.
+For norsk offentlig sektor er sanntidsarkitektur særlig relevant for trafikkmonitorering (Direktoratet for digital tjenesteutvikling), helseovervåking, energistyring og beredskapsrespons. Evnen til å oppdage avvik i sanntid og utløse automatiserte handlinger basert på AI-prediksjoner kan redusere responstider dramatisk og forbedre tjenestekvalitet.
 
 Denne referansen dekker arkitekturmønstre for å integrere Event Hubs, Kafka og Fabric Eventstream med AI-applikasjoner, inkludert Spark Structured Streaming, KQL Database for tidsserieanalyse, og mønster for hendelsesfiltrering og avledede strømmer.