docs(ms-ai-architect): STATE + brief — Medium-bøtte FERDIG (070141f)

Sesjonsslutt etter kb-update Medium (74 files). STATE: Medium FERDIG, Low
neste/siste, push parkert. Presisert agentic-retrieval binding-fakta (GA via
REST 2026-04-01 = kun ekstraktiv grounding; answer synthesis + non-minimal
reasoning + multi-turn = preview) + lærdom om lossy binding-fakta til
subagenter. Brief-status oppdatert.

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

docs/kb-update-apply-brief.md

@@ -5,7 +5,8 @@ _Run-plan for KB-currency-refresh. Autoritativ kommando-spec: `commands/kb-updat
 ## Status (2026-06-19)
 - **Critical (15) — FERDIG** (`41b390b`, pushet).
 - **High (49) — FERDIG** (`25bcb74`, pushet 2026-06-19).
-- **Medium (~74) + Low (~51) — PLANLAGT**, ikke startet. Kjøres i nye sesjoner (se sesjonsplan).
+- **Medium (74) — FERDIG** (`070141f`, committet 2026-06-19; push parkert utenfor vindu). Kjørt som ÉN sesjon med 15 Opus-subagenter (3 bølger). Hovedkontekst fanget 1 regresjon: subagent overforenklet agentic retrieval GA/preview → rettet mot `agentic-retrieval-how-to-migrate`. **Lærdom: gi subagenter PRESISE binding-fakta, ikke lossy STATE-sammendrag.**
+- **Low (~51) — PLANLAGT**, siste bøtte. Kjøres i ny sesjon (se sesjonsplan).
 
 ## Metode (oppdatert 2026-06-19, evidensbasert): DELEGER store bøtter
 Kommando-spec'en (`commands/kb-update.md`) beskriver fetch+Edit i hovedloopen. For STORE bøtter er det upraktisk: Microsoft Learn-sider er **50KB+** (ikke «noen tusen tokens» som opprinnelig antatt), og medium+low = **~268 unike fetches** — umulig i én kontekst. High-bøtta (`25bcb74`) ble derfor kjørt med **grupperte Opus-subagenter**, som fungerte svært bra (fanget bl.a. 3 reelle faktafeil). Bruk dette mønsteret for medium+low.