fix(ms-ai-architect): #7a ruting — RAG/MLOps-KB-ruting (F) + forson ROS-last-kontrakt (G)

Audit P2 §94-118. Latent engineering-dybde gjøres nåbar; determinisme-løftet repareres.

F (ruting til RAG/MLOps-KB): betinget, navngitt Read-ruting (samme mønster som security/cost):
- architecture-review-agent.md: RAG-arkitektur + MLOps/GenAIOps lagt i domene-spesifikk last-blokk
- research-agent.md: ny lokal KB-baseline for RAG/MLOps-temaer — leses som hypotese, MCP er fasit, avvik flagges
- poc.md: betinget steg 3b — RAG/MLOps-kjernefiler forankrer scope + suksesskriterier

G (forson ROS-rutingsmotsetning): ett eksplisitt last-kontrakt forsont på tvers av tre kilder.
Tidligere: CLAUDE.md «max 3» vs agent 11 filer flatt vs ros.md 5 → ikke-deterministisk lasting.
Nå: kjerne (alltid, 4: trusselbibliotek/rubrikker/metodikk/mal) + betinget på trigger
(sektor/MAESTRO/DPIA-integrasjon/AI Act). Reflektert i:
- ros-analysis-agent.md: «Knowledge Base References» omskrevet til last-kontrakt + AI Act-blokk + «Load KB»-steg bundet til den
- CLAUDE.md: header «typisk 3 kjernefiler»; ROS dokumentert som unntak med 4 kjerne + betinget
- ros.md: delegeringsprompt skiller kjerne/betinget per kontrakt

validate-plugin: 223 PASS

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

CLAUDE.md

@@ -72,13 +72,13 @@ Tilbyr strukturert arkitekturveiledning for Microsoft AI-stakken:
 | `ms-ai-engineering` | RAG, agenter, Azure AI Services, data, MLOps, multimodal | 153 | "Hvordan bygger jeg dette?" |
 | `ms-ai-infrastructure` | BCDR, hybrid/edge, suveren sky | 34 | "Hvordan drifter jeg dette?" |
 
-### Kunnskapsbase-routing i agenter (max 3 filer per invokasjon)
+### Kunnskapsbase-routing i agenter (typisk 3 kjernefiler per invokasjon)
 
-Agenter leser navngitte kjernefiler, ikke hele kataloger:
+Agenter leser navngitte kjernefiler, ikke hele kataloger. «3 kjernefiler» er normalen for review-/security-/cost-mønsteret; **ros-analysis-agent er et dokumentert unntak** med et større, eksplisitt last-kontrakt (kjerne + betinget) definert i agentfilen — fordi en deterministisk ROS krever trusselbibliotek + rubrikker + metodikk + mal som minimumskjerne.
 - **security-assessment-agent**: security-scoring-rubrics-6x5.md, ai-security-scoring-framework.md, ai-threat-modeling-stride.md
 - **cost-estimation-agent**: deterministic-cost-calculation-model.md, azure-ai-foundry-cost-governance.md, cost-models.md
-- **architecture-review-agent**: decision-trees.md, security.md, public-sector-checklist.md + domene-spesifikke ved behov
-- **ros-analysis-agent**: ros-ai-threat-library.md, ros-scoring-rubrics-7x5.md, ros-methodology-ns5814-iso31000.md
+- **architecture-review-agent**: decision-trees.md, security.md, public-sector-checklist.md + domene-spesifikke ved behov (RAG/MLOps lastes betinget)
+- **ros-analysis-agent**: kjerne (alltid, 4): ros-ai-threat-library.md, ros-scoring-rubrics-7x5.md, ros-methodology-ns5814-iso31000.md, ros-report-templates.md + betinget på trigger (sektor / MAESTRO / DPIA-integrasjon / AI Act) — se last-kontrakt i agentfilen
 - **dpia-agent**: dpia-norwegian-methodology-ai.md, gdpr-compliance-ai-systems.md, ai-impact-assessment-framework.md
 - **ai-act-assessor**: ai-act-classification-methodology.md + relevante ai-act-*.md filer (maks 3 per fase)
 - **summary-agent**: Leser assessment-outputs fra sesjon, ikke KB-filer