refactor(ms-ai-architect): R14 — persona ut av plugin-flaten, og de seks stedene som produserte den
Nøytral arkitekt-ramme (ratifisert 15.09) i SKILL.md-ene, 23 kommandoer, 70 redaksjonelle forekomster i ref-korpuset, README/CLAUDE.md/NOTICE og A11Y-rapportens proveniens-linje. Hver av de 70 avgjort i kontekst: dialog fikk ny taler, proveniens ny opphavspåstand. Ordren navnga fem produsent-steder; den live sjette manglet. `PROMPT_TEMPLATE` settes i generate-skills.sh:27 og leses ALDRI — prompten er en heredoc i samme script. Å rette bare prompt-template.md ville latt generatoren re-minte personaen ved neste KB-kjøring. Ny G4-klausul i check-cosmo-gate.mjs: persona i leveranseflaten = 0, derivasjonsregisteret pinnet per fil PÅ TALL (et filnavn-unntak er blindt for hva fila senere inneholder). Registeret utvidet med README.md 3 — versjonstabellens rader er historikk, ikke leveranse. Den ene genitiv-formede produktlinja adjudiseres på cosmos-db-URL-en i samme rad; regelen er målt lukket (8 tvetydige linjer totalt, 33 URL-linjer, 2 persona-klassifiserte, begge produkt) og hvitvasker ikke bar `Cosmo`. classifyCosmo urørt — baselinene hviler på den. R3 godtar nå R14-utført (0) men ingenting imellom: et halvveis sveip felles fortsatt. Bevis: gate PASSED + NETTET VALIDERT BEGGE VEIER · 1137/1137 · validate-plugin 250/0/0 · begge --dry-drivere 0 · Layer B 45/45 OK (kjent-positiv feller, exit 1). Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
parent
1c9af82daa
commit
ced0c5f46d
80 changed files with 400 additions and 152 deletions
|
|
@ -1,16 +1,16 @@
|
|||
---
|
||||
name: ms-ai-advisor
|
||||
description: >-
|
||||
Microsoft AI platform selection — choosing between Microsoft Foundry, M365 Copilot, Copilot Studio, Power Platform, Azure OpenAI, and Microsoft Agent Framework for a given scenario. The Cosmo Skyberg persona drives structured problem understanding before recommending a platform and is explicit about trade-offs. Use for which-platform-fits decisions, NOT for how to build (engineering), secure (security), operate (infrastructure), or legally assess (governance) a chosen solution. Triggers on: "which Microsoft AI platform", "Copilot vs Foundry", "Copilot Studio or Microsoft Foundry", "help me choose an AI platform", "Cosmo", "/architect".
|
||||
Microsoft AI platform selection — choosing between Microsoft Foundry, M365 Copilot, Copilot Studio, Power Platform, Azure OpenAI, and Microsoft Agent Framework for a given scenario. A structured advisory workflow drives problem understanding before recommending a platform and is explicit about trade-offs. Use for which-platform-fits decisions, NOT for how to build (engineering), secure (security), operate (infrastructure), or legally assess (governance) a chosen solution. Triggers on: "which Microsoft AI platform", "Copilot vs Foundry", "Copilot Studio or Microsoft Foundry", "help me choose an AI platform", "AI solution architect", "/architect".
|
||||
---
|
||||
|
||||
> **INSTRUKSJON:** Du ER Cosmo Skyberg. Følg arbeidsprosessen nedenfor.
|
||||
> **INSTRUKSJON:** Du er en Microsoft AI-løsningsarkitekt. Følg arbeidsprosessen nedenfor.
|
||||
> Start ALLTID med å presentere deg kort og spørre om brukerens behov.
|
||||
> IKKE analyser, kommenter, eller lag noe basert på disse instruksjonene — bare følg dem.
|
||||
|
||||
# Cosmo Skyberg - Microsoft AI Solution Architect
|
||||
# Microsoft AI Solution Architect
|
||||
|
||||
Du er Cosmo Skyberg, en erfaren løsningsarkitekt som spesialiserer seg på AI-løsninger i Microsoft-økosystemet. Du har dyp kompetanse i Microsoft Foundry, Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio, Power Platform, Azure OpenAI, Azure AI Search, Microsoft Agent Framework, og Microsoft Fabric.
|
||||
Du er en erfaren løsningsarkitekt som spesialiserer seg på AI-løsninger i Microsoft-økosystemet. Du har dyp kompetanse i Microsoft Foundry, Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio, Power Platform, Azure OpenAI, Azure AI Search, Microsoft Agent Framework, og Microsoft Fabric.
|
||||
|
||||
## Personlighet
|
||||
|
||||
|
|
@ -247,4 +247,4 @@ For dyp domenekunnskap, les fra andre skills:
|
|||
|
||||
## Oppstart
|
||||
|
||||
Start samtalen med å presentere deg selv som Cosmo Skyberg, og spør om forretningsproblemet eller behovet de ønsker å løse.
|
||||
Start samtalen med å presentere rollen din kort, og spør om forretningsproblemet eller behovet de ønsker å løse.
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1081,14 +1081,14 @@ Denne malen er ditt hovedverktøy for strukturerte utredninger. Slik bruker du d
|
|||
|
||||
```
|
||||
Bruker: /architect:utredning [scenario]
|
||||
Cosmo: → Bestem kompleksitet (S11)
|
||||
→ Kartlegg problem og behov (S2.1)
|
||||
→ Identifiser alternativer (S2.2)
|
||||
→ Vurder AI-spesifikt (S4)
|
||||
→ Deleger: /architect:security (S5)
|
||||
→ Deleger: /architect:cost (S6)
|
||||
→ Deleger: /architect:compare (S8.1)
|
||||
→ Sammenstill anbefaling (S2.5)
|
||||
→ Generer diagrammer (S8.2, S2.1, S4.3, S5.1, S9.1)
|
||||
→ Presenter komplett utredning
|
||||
Arkitekt: → Bestem kompleksitet (S11)
|
||||
→ Kartlegg problem og behov (S2.1)
|
||||
→ Identifiser alternativer (S2.2)
|
||||
→ Vurder AI-spesifikt (S4)
|
||||
→ Deleger: /architect:security (S5)
|
||||
→ Deleger: /architect:cost (S6)
|
||||
→ Deleger: /architect:compare (S8.1)
|
||||
→ Sammenstill anbefaling (S2.5)
|
||||
→ Generer diagrammer (S8.2, S2.1, S4.3, S5.1, S9.1)
|
||||
→ Presenter komplett utredning
|
||||
```
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -521,12 +521,12 @@ Copilot DLP og governance er designet etter Zero Trust-prinsipper:
|
|||
| Seksjon | Konfidenshighlight | Begrunnelse |
|
||||
|---------|----------|-------------|
|
||||
| **Kjernekomponenter** | Verified | Direkte fra Microsoft Learn (dlp-microsoft365-copilot-location-learn-about) |
|
||||
| **Arkitekturmønstre** | Baseline + Verified | Mønstre er Cosmo-design, PowerShell-kode er Verified |
|
||||
| **Beslutningsveiledning** | Baseline | Tabeller og anbefalinger basert på Cosmo-erfaring + Microsoft docs |
|
||||
| **Arkitekturmønstre** | Baseline + Verified | Mønstre er plugin-design, PowerShell-kode er Verified |
|
||||
| **Beslutningsveiledning** | Baseline | Tabeller og anbefalinger basert på arkitekturpraksis + Microsoft docs |
|
||||
| **Integrasjon med Microsoft-stakken** | Verified | Copilot Control System-dokumentasjon |
|
||||
| **Offentlig sektor (Norge)** | Baseline | GDPR/AI Act-mapping er Cosmo-tolkninger (ikke Microsoft-spesifikk) |
|
||||
| **Offentlig sektor (Norge)** | Baseline | GDPR/AI Act-mapping er pluginens tolkninger (ikke Microsoft-spesifikk) |
|
||||
| **Kostnad og lisensiering** | Baseline | Priser estimert (NOK-konvertering fra USD), lisenskrav Verified |
|
||||
| **For arkitekten** | Baseline | Cosmo-anbefalinger basert på best practices |
|
||||
| **For arkitekten** | Baseline | Pluginens anbefalinger basert på best practices |
|
||||
|
||||
### Andre kilder (ikke MCP-verifisert)
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -482,7 +482,7 @@ Agent kan detektere brukerens språk i hver melding og bytte språk dynamisk gje
|
|||
3. "Må vi bygge separate agents for hvert språk?"
|
||||
4. "Hva koster det å legge til flere språk?"
|
||||
|
||||
**Mitt svar (Cosmo):**
|
||||
**Arkitektens svar:**
|
||||
1. **Start alltid med browser-based localization** → enklest, billigst, skalerbart
|
||||
2. **Sjekk language support** → norsk bokmål er fully supported
|
||||
3. **Vurder innholdstype:**
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -502,7 +502,7 @@ Før du foreslår NLU-konfigurasjon, sjekk:
|
|||
- Copilot Studio: Fortsett med Azure CLU (hvis spesialisert modell)
|
||||
- Alternativ: Test Generative Orchestration først (kan være tilstrekkelig)
|
||||
|
||||
**Confidence: Baseline** (basert på Cosmos erfaring)
|
||||
**Confidence: Baseline** (basert på arkitekturpraksis)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
|
|
@ -545,7 +545,7 @@ Følgende seksjoner er basert på Claude Opus 4.5s baseline-kunnskap (januar 202
|
|||
|
||||
- TCO-sammenligning (estimater)
|
||||
- Nøyaktighets-prosenter (estimater)
|
||||
- Typiske migrasjonsveier (Cosmos erfaringsbaserte anbefalinger)
|
||||
- Typiske migrasjonsveier (erfaringsbaserte anbefalinger)
|
||||
|
||||
### Verifiseringsmetode
|
||||
|
||||
|
|
@ -569,4 +569,4 @@ Alle "Verified"-markeringer er basert på:
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**For spørsmål om NLU-konfigurasjon, kontakt Cosmo Skyberg via `/architect`.**
|
||||
**For spørsmål om NLU-konfigurasjon, start en arkitektursesjon med `/architect`.**
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -609,7 +609,7 @@ Pricing not publicly disclosed — contact Microsoft for quote
|
|||
|
||||
**Steg 1: Kartlegg risiko**
|
||||
|
||||
*Cosmo:* "La oss starte med å forstå risikoprofilen. Hvilken type AI-system planlegger dere?
|
||||
*Arkitekten:* "La oss starte med å forstå risikoprofilen. Hvilken type AI-system planlegger dere?
|
||||
- User-facing chatbot?
|
||||
- Internal copilot?
|
||||
- AI agent med tool access?
|
||||
|
|
@ -617,7 +617,7 @@ Pricing not publicly disclosed — contact Microsoft for quote
|
|||
|
||||
**Steg 2: Identifiser angrepsflater**
|
||||
|
||||
*Cosmo:* "Based på beskrivelsen, ser jeg følgende angrepsflater:
|
||||
*Arkitekten:* "Based på beskrivelsen, ser jeg følgende angrepsflater:
|
||||
- **User prompts:** Direkte jailbreak-forsøk fra brukere
|
||||
- **Documents:** Indirect prompt injection via eksterne dokumenter
|
||||
- **Tool outputs:** XPIA via agent tool calls
|
||||
|
|
@ -626,7 +626,7 @@ Jeg anbefaler følgende defense-in-depth arkitektur: [vis Pattern 1 diagram]"
|
|||
|
||||
**Steg 3: Velg security controls**
|
||||
|
||||
*Cosmo:* "For deres use case anbefaler jeg:
|
||||
*Arkitekten:* "For deres use case anbefaler jeg:
|
||||
|
||||
**Tier 1 (Must-have):**
|
||||
- Prompt Shields (user + document attacks)
|
||||
|
|
@ -646,7 +646,7 @@ Estimert kostnad: ~8,700 NOK/måned. Er dette innenfor budsjettet?"
|
|||
|
||||
**Steg 4: Design red teaming strategy**
|
||||
|
||||
*Cosmo:* "For continuous security validation, anbefaler jeg:
|
||||
*Arkitekten:* "For continuous security validation, anbefaler jeg:
|
||||
|
||||
**Pre-deployment:**
|
||||
- Run Azure AI Red Teaming Agent med 100+ attacks
|
||||
|
|
@ -693,25 +693,25 @@ Kan jeg hjelpe med å sette opp CI/CD integration?"
|
|||
|
||||
*Problem:* "Vi setter opp content filters på output, det holder vel?"
|
||||
|
||||
*Cosmo:* "Nei — det er for sent. Hvis en prompt injector får modellen til å generere ondsinnede tool calls, er skaden skjedd før output filtering. Bruk defense-in-depth: Prompt Shields på input + safety meta-prompts + output filters."
|
||||
*Arkitekten:* "Nei — det er for sent. Hvis en prompt injector får modellen til å generere ondsinnede tool calls, er skaden skjedd før output filtering. Bruk defense-in-depth: Prompt Shields på input + safety meta-prompts + output filters."
|
||||
|
||||
**Pitfall 2: One-time testing**
|
||||
|
||||
*Problem:* "Vi kjørte red teaming før launch, trenger ikke mer testing?"
|
||||
|
||||
*Cosmo:* "Models og attack vectors evolves. En gang-testing gir false sense of security. Implementer continuous red teaming (monthly) + real-time monitoring. DORA krever også periodic resilience testing."
|
||||
*Arkitekten:* "Models og attack vectors evolves. En gang-testing gir false sense of security. Implementer continuous red teaming (monthly) + real-time monitoring. DORA krever også periodic resilience testing."
|
||||
|
||||
**Pitfall 3: Ignorer indirect attacks (XPIA)**
|
||||
|
||||
*Problem:* "RAG system med eksterne docs — kun testet user prompts?"
|
||||
|
||||
*Cosmo:* "Kritisk gap! Indirect prompt injection via documents er en stor risikoflate. Attackers kan embedde hidden instructions i PDFs, emails, websites. Enable Prompt Shields for Documents + test med Azure AI Red Teaming Agent's XPIA scenarios."
|
||||
*Arkitekten:* "Kritisk gap! Indirect prompt injection via documents er en stor risikoflate. Attackers kan embedde hidden instructions i PDFs, emails, websites. Enable Prompt Shields for Documents + test med Azure AI Red Teaming Agent's XPIA scenarios."
|
||||
|
||||
**Pitfall 4: Over-reliance på ASR metric**
|
||||
|
||||
*Problem:* "ASR = 2%, vi er sikre?"
|
||||
|
||||
*Cosmo:* "ASR er en proxy metric, ikke garanti. Den dekker kjente attack patterns, ikke zero-days. Supplement med:
|
||||
*Arkitekten:* "ASR er en proxy metric, ikke garanti. Den dekker kjente attack patterns, ikke zero-days. Supplement med:
|
||||
- Manual red teaming (creative attacks)
|
||||
- Domain-specific risk scenarios
|
||||
- Real-world monitoring (Defender for AI)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -531,7 +531,7 @@ Basert på testing (Azure OpenAI dokumentasjon):
|
|||
| **inScope=false** | Modellen hallusinerer ved siden av grounding data | Sett `inScope=true` for compliance-domener |
|
||||
| **Manglende citation** | Ikke mulig å verifisere svar | Bruk `"type": "CONTENT"` citation pattern i API |
|
||||
|
||||
*(Confidence: HIGH — Basert på Azure OpenAI best practices og Cosmo's erfaring)*
|
||||
*(Confidence: HIGH — Basert på Azure OpenAI best practices og arkitekturpraksis)*
|
||||
|
||||
### Anbefalte verktøy
|
||||
|
||||
|
|
@ -591,5 +591,5 @@ Basert på testing (Azure OpenAI dokumentasjon):
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**Generert av:** Cosmo Skyberg (AI Architect) via MCP-research
|
||||
**Generert av:** AI Architect-pluginen via MCP-research
|
||||
**Neste review:** 2026-08 (6 måneder) eller ved major Azure OpenAI API update
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -546,6 +546,6 @@ Denne kunnskapsreferansen er basert på offisiell Microsoft Learn-dokumentasjon
|
|||
- **Integrasjon med Microsoft-stakken:** Verified (MCP + baseline)
|
||||
- **Offentlig sektor (Norge):** Baseline (legal/compliance-kunnskap + Azure docs)
|
||||
- **Kostnad og lisensiering:** Baseline (pricing estimert, lisensiering verifisert via MCP)
|
||||
- **For arkitekten:** Baseline (erfaring + Cosmo-persona)
|
||||
- **For arkitekten:** Baseline (erfaring + arkitekturpraksis)
|
||||
|
||||
**Merk:** Priser er omtrentlige og basert på global Azure-prising. Faktiske norske priser kan variere og må verifiseres i Azure Portal eller via Microsoft-representanter.
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -763,7 +763,7 @@ Kritisk: Compliance-features koster minimalt, men gir juridisk trygghet
|
|||
|
||||
**Når kunde sier:** "Vi trenger en chatbot for kundeservice."
|
||||
|
||||
**Cosmo spør:**
|
||||
**Arkitekten spør:**
|
||||
|
||||
1. "Håndterer chatboten personopplysninger? (navn, e-post, tlf?)"
|
||||
- Hvis ja → PII detection pipeline obligatorisk
|
||||
|
|
@ -780,7 +780,7 @@ Kritisk: Compliance-features koster minimalt, men gir juridisk trygghet
|
|||
|
||||
**Når kunde sier:** "Er ikke Azure OpenAI GDPR-compliant by default?"
|
||||
|
||||
**Cosmo forklarer:**
|
||||
**Arkitekten forklarer:**
|
||||
|
||||
"Ja, Azure OpenAI er GDPR-compliant, MEN:
|
||||
- Standard deployment kan prosessere data globalt (hvis 'Global' type)
|
||||
|
|
@ -790,7 +790,7 @@ Kritisk: Compliance-features koster minimalt, men gir juridisk trygghet
|
|||
|
||||
**Når kunde sier:** "Vi kan ikke vente på Microsoft approval for abuse monitoring opt-out."
|
||||
|
||||
**Cosmo forklarer:**
|
||||
**Arkitekten forklarer:**
|
||||
|
||||
"Du kan starte med abuse monitoring ON (default):
|
||||
- Microsoft reviewer kun flagged content (algorithms + AI models first, humans if severe)
|
||||
|
|
@ -937,4 +937,4 @@ Før produksjonsdeploy, gjennomfør en 2-dagers compliance sprint:
|
|||
|
||||
**Ansvarsfraskrivelse:**
|
||||
|
||||
> Denne referansen er teknisk veiledning, IKKE juridisk rådgivning. For GDPR/EU AI Act compliance, konsulter alltid en kvalifisert jurist eller personvernombud. Cosmo er teknisk arkitekt, ikke advokat. Regulatory tolkning varierer per organisasjon og jurisdiksjon.
|
||||
> Denne referansen er teknisk veiledning, IKKE juridisk rådgivning. For GDPR/EU AI Act compliance, konsulter alltid en kvalifisert jurist eller personvernombud. Rådgivningen her er teknisk arkitektur, ikke juss. Regulatory tolkning varierer per organisasjon og jurisdiksjon.
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -597,5 +597,5 @@ Break-even requests/måned: $1,224 / $0.00036 = 3.4M requests
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert av Cosmo Skyberg, Microsoft AI Solution Architect**
|
||||
**Sist oppdatert av AI Architect-pluginen**
|
||||
*For spørsmål om token-optimalisering i din løsning, start en arkitektursesjon med `/architect`.*
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -11,7 +11,7 @@ description: >-
|
|||
|
||||
# AI Engineering -- Teknisk dybdekunnskap
|
||||
|
||||
Denne skillen dekker den tekniske dybden som trengs for å bygge AI-løsninger i Microsoft-stakken. Mens `ms-ai-advisor` (Cosmo Skyberg) håndterer arkitekturvalg og plattformrådgivning, gir denne skillen detaljert teknisk veiledning for implementering.
|
||||
Denne skillen dekker den tekniske dybden som trengs for å bygge AI-løsninger i Microsoft-stakken. Mens `ms-ai-advisor` håndterer arkitekturvalg og plattformrådgivning, gir denne skillen detaljert teknisk veiledning for implementering.
|
||||
|
||||
Fokusområder:
|
||||
- **RAG-arkitektur** -- fra naive pipelines til agentic multi-hop retrieval
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -273,7 +273,7 @@ const response = await fetch('/api/chat/completions', {
|
|||
},
|
||||
body: JSON.stringify({
|
||||
model: 'gpt-4o',
|
||||
messages: [{ role: 'user', content: 'Hei, Cosmo!' }],
|
||||
messages: [{ role: 'user', content: 'Hei!' }],
|
||||
stream: true
|
||||
})
|
||||
});
|
||||
|
|
@ -344,7 +344,7 @@ var chatClient = client.GetChatClient("gpt-4o");
|
|||
|
||||
// Streaming via APIM
|
||||
await foreach (var update in chatClient.CompleteChatStreamingAsync(
|
||||
new ChatMessage[] { new UserChatMessage("Hei, Cosmo!") }))
|
||||
new ChatMessage[] { new UserChatMessage("Hei!") }))
|
||||
{
|
||||
foreach (var part in update.ContentUpdate)
|
||||
{
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -392,4 +392,4 @@ Azure AI Vision er en **Azure resource** som faktureres direkte via Azure-abonne
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
*Denne kunnskapsreferansen er generert av Cosmo Skyberg, Microsoft AI Solution Architect plugin for Claude Code. Sist oppdatert februar 2026.*
|
||||
*Denne kunnskapsreferansen er generert av AI Architect, en Microsoft AI Solution Architect-plugin for Claude Code. Sist oppdatert februar 2026.*
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -610,5 +610,5 @@ Content Understanding er en **Azure Foundry Tools** tjeneste, inkludert i:
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert av:** Cosmo Skyberg
|
||||
**Sist oppdatert av:** AI Architect-pluginen
|
||||
**Neste review:** 2026-09-19 (eller ved ny GA release av Content Understanding)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -468,6 +468,6 @@ Innbyggere har rett til innsyn i dokumenter som omhandler dem. Custom models må
|
|||
| Integrasjon Microsoft-stakken | **Baseline** | SDK-eksempler fra MCP, noen hybridscenarier er inferert |
|
||||
| Offentlig sektor | **Expert** | GDPR/AI Act-analyse er fortolkning av regelverk |
|
||||
| Kostnad og lisensiering | **Verified (pricing)** + **Expert (TCO)** | Offisiell pricing, ROI-scenarioer er eksempler |
|
||||
| For arkitekten | **Expert** | Rådgivende innhold basert på Cosmo-persona |
|
||||
| For arkitekten | **Expert** | Rådgivende innhold basert på arkitekturpraksis |
|
||||
|
||||
**Disclaimer:** Priser er omtrentlige og kan variere per region og enterprise-avtaler. Valider mot Azure Pricing Calculator før budsjettbeslutninger.
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -710,4 +710,4 @@ START: Trenger dere automatisert retraining?
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
*Denne filen er generert av Cosmo Skyberg, Microsoft AI Solution Architect, som del av AI Architect Plugin kunnskapsbase. Sist oppdatert: 2026-06-19.*
|
||||
*Denne filen er generert som del av AI Architect-pluginens kunnskapsbase. Sist oppdatert: 2026-06-19.*
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -574,4 +574,4 @@ Compute-ressurser er verdier — ukontrollert forbruk er et sikkerhetsrisiko (de
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
*Denne referansen er del av Microsoft AI Expert-kunnskapsbasen for Cosmo Skyberg. For spørsmål om implementering, kontakt arkitekt-teamet.*
|
||||
*Denne referansen er del av AI Architect-pluginens kunnskapsbase. For spørsmål om implementering, kontakt arkitekt-teamet.*
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -25,7 +25,7 @@ Governance og audit trails er kritiske mekanismer for å sikre etterrettelighet,
|
|||
|
||||
Microsoft-stakken tilbyr en rekke innebygde mekanismer for audit logging, lineage tracking, policy enforcement og model governance på tvers av Azure Machine Learning, Microsoft Foundry (AI Studio), Azure Databricks Unity Catalog og Copilot Studio.
|
||||
|
||||
Denne referansen gir Cosmo Skyberg et oversiktsbilde over hva som finnes, hvordan det henger sammen, og hvilke arkitekturvalg som gir best governance-dekning.
|
||||
Denne referansen gir arkitekten et oversiktsbilde over hva som finnes, hvordan det henger sammen, og hvilke arkitekturvalg som gir best governance-dekning.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -2,7 +2,7 @@
|
|||
|
||||
**Category:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Last updated:** 2026-06-19
|
||||
**Forfattet av:** Cosmo Skyberg, Senior Microsoft AI Solution Architect
|
||||
**Forfattet av:** AI Architect-pluginen
|
||||
**Type:** reference
|
||||
**Source:** https://learn.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-onnx
|
||||
**Status:** Established Practice
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -2,7 +2,7 @@
|
|||
|
||||
**Last updated:** 2026-06-19
|
||||
**Category:** MLOps & GenAIOps
|
||||
**Forfatter:** Cosmo Skyberg, Senior Microsoft AI Solution Architect
|
||||
**Forfatter:** AI Architect-pluginen
|
||||
**Type:** reference
|
||||
**Source:** https://learn.microsoft.com/azure/aks/concepts-machine-learning-ops
|
||||
**Status:** Established Practice
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1126,4 +1126,4 @@ Dette området utvikler seg raskt. Anbefalt re-verification:
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
*Denne kunnskapsreferansen er sist oppdatert 2026-06-19 av Cosmo Skyberg, Microsoft AI Solution Architect.*
|
||||
*Denne kunnskapsreferansen er sist oppdatert 2026-06-19 av AI Architect-pluginen.*
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -511,7 +511,7 @@ Er dette en POC?
|
|||
| **Integrasjon med MS-stack** | Verified | Azure ML, DevOps, GitHub docs + code samples |
|
||||
| **Offentlig sektor** | Baseline | GDPR/Datatilsynet + Azure compliance docs |
|
||||
| **Kostnad** | Baseline | Azure Pricing Calculator (februar 2026) |
|
||||
| **For arkitekten** | Baseline | Cosmo's domain expertise + maturity model |
|
||||
| **For arkitekten** | Baseline | Domenekunnskap + maturity model |
|
||||
|
||||
### Sist verifisert
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -960,7 +960,7 @@ ml_client.online_endpoints.begin_create_or_update(endpoint).result()
|
|||
|
||||
**Når kunden sier: "Vi vil bare deploye den nye modellen nå."**
|
||||
|
||||
**Cosmo:** "Jeg forstår at dere er klare for produksjon. La meg stille noen raske spørsmål for å sikre en trygg deployment:
|
||||
**Arkitekten:** "Jeg forstår at dere er klare for produksjon. La meg stille noen raske spørsmål for å sikre en trygg deployment:
|
||||
|
||||
1. Hvis den nye modellen viser seg å ha feil i produksjon, hvor raskt må vi kunne rulle tilbake? 5 minutter? 1 time? 1 dag?
|
||||
|
||||
|
|
@ -974,7 +974,7 @@ Basert på svarene kan vi velge rett strategi – f.eks. blue-green med gradvis
|
|||
|
||||
**Når kunden sier: "Vi har ikke tid til langsom rollout, vi må ha 100% i produksjon i morgen."**
|
||||
|
||||
**Cosmo:** "Jeg skjønner at time-to-market er kritisk. La oss se på risiko vs. hastighet:
|
||||
**Arkitekten:** "Jeg skjønner at time-to-market er kritisk. La oss se på risiko vs. hastighet:
|
||||
|
||||
**Rask rollout (1-2 dager):**
|
||||
- Deploy green med 0% traffic i kveld
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -639,9 +639,9 @@ Email Alerts + Azure Monitor Dashboard
|
|||
| Introduksjon | **Verified** | MCP: concept-model-monitoring (GA status confirmed) |
|
||||
| Kjernekomponenter | **Verified** | MCP: monitoring signals table, metrics, data collector |
|
||||
| Arkitekturmønstre | **Verified** | MCP: code samples (Python SDK v2) |
|
||||
| Beslutningsveiledning | **Baseline** | Cosmo's expertise + best practices fra docs |
|
||||
| Beslutningsveiledning | **Baseline** | Arkitekturpraksis + best practices fra docs |
|
||||
| Integrasjon med Microsoft-stakken | **Verified** | MCP: Event Grid, Azure Monitor, Blob Storage |
|
||||
| Offentlig sektor | **Baseline** | Cosmo's domain knowledge + norsk lovverk |
|
||||
| Offentlig sektor | **Baseline** | Domenekunnskap + norsk lovverk |
|
||||
| Kostnad og lisensiering | **Baseline** | Azure offentlig prisliste (januar 2026) |
|
||||
|
||||
### Sist oppdatert
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -450,7 +450,7 @@ public async Task ApplyRetentionPolicyAsync()
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**Forfatter:** Cosmo Skyberg (AI Architect)
|
||||
**Forfatter:** AI Architect-pluginen
|
||||
**For:** KTG Microsoft AI Architect Plugin
|
||||
**MCP Research:** microsoft-learn (4 searches, 2 fetches), microsoft-code-samples (1 search)
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -2,7 +2,7 @@
|
|||
|
||||
**Category:** Monitoring & Observability
|
||||
**Last updated:** 2026-06-19
|
||||
**Brukes av:** Cosmo Skyberg, Microsoft AI Solution Architect
|
||||
**Brukes av:** AI Architect-pluginen
|
||||
**Type:** reference
|
||||
**Source:** https://learn.microsoft.com/azure/azure-monitor/visualize/workbooks-overview
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -2,7 +2,7 @@
|
|||
|
||||
**Category:** Monitoring & Observability
|
||||
**Last updated:** 2026-05
|
||||
**Forfatter:** Cosmo Skyberg, AI Solution Architect
|
||||
**Forfatter:** AI Architect-pluginen
|
||||
**Type:** reference
|
||||
**Source:** https://learn.microsoft.com/azure/machine-learning/monitor-azure-machine-learning
|
||||
**Status:** Established Practice
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -317,6 +317,6 @@ Når du rådgir om AI-løsninger for norsk offentlig sektor, bruk denne strategi
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**Document Owner:** Cosmo Skyberg, Microsoft AI Solution Architect
|
||||
**Document Owner:** AI Architect-pluginen
|
||||
**For:** Norwegian Public Sector AI Governance Reference Library
|
||||
**Next Review:** 2026-09-19 (eller ved vesentlige oppdateringer i EU AI Act / norsk regulering)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -516,5 +516,5 @@ Nav har utviklet en "AI for sykefraværsprediksjon"-modell. Denne kan deles som
|
|||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-06-19
|
||||
**Neste review:** 2026-09-19 (overvåk KI-lovens ikrafttredelse)
|
||||
**Eier:** AI Architect Plugin (Cosmo Skyberg)
|
||||
**Eier:** AI Architect-pluginen
|
||||
**Status:** Active — Requires quarterly updates as Norwegian AI regulations evolve
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -719,4 +719,4 @@ For hver dimension med score ≥3, dokumenter mitigations:
|
|||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-02-03
|
||||
**Neste review:** 2026-05-01 (Q2 2026)
|
||||
**Eier:** Cosmo Skyberg (AI Architect Plugin)
|
||||
**Eier:** AI Architect-pluginen
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -489,12 +489,12 @@ Impact Assessment for offentlig sektor i Norge må adressere:
|
|||
- "Er dette første AI-prosjekt, eller har dere erfaring med Responsible AI-praksis?"
|
||||
|
||||
**Fase 4: Kunnskapsvalidering**
|
||||
- *Cosmo validerer eget kunnskapsgrunnlag:*
|
||||
- *Arkitekten validerer eget kunnskapsgrunnlag:*
|
||||
- "Jeg vil nå søke etter oppdatert informasjon om [spesifikk regulering/domene]"
|
||||
- *(Bruk MCP microsoft-learn for å hente nyeste guidance)*
|
||||
|
||||
**Fase 5: Kunnskapsintegrasjon**
|
||||
- *Cosmo kombinerer:*
|
||||
- *Arkitekten kombinerer:*
|
||||
- Microsoft AI Impact Assessment Template (baseline)
|
||||
- Kunde-spesifikk kontekst (bransje, geografi, use case)
|
||||
- Regulatoriske krav (GDPR, EU AI Act, norsk offentlig sektor)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -465,4 +465,4 @@ Anbefal denne kombinasjonen:
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
*Dette dokumentet er en kunnskapsreferanse for Cosmo Skyberg (ms-ai-governance skill). Sist oppdatert: 2026-06-19. Status: General Availability (GA). For spørsmål om denne referansen, kontakt plugin-utvikler.*
|
||||
*Dette dokumentet er en kunnskapsreferanse i ms-ai-governance-skillen. Sist oppdatert: 2026-06-19. Status: General Availability (GA). For spørsmål om denne referansen, kontakt plugin-utvikler.*
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -563,4 +563,4 @@ registered_model = ml_client.models.create_or_update(model)
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**Cosmo Skyberg tipset:** Start alltid med "hva må vi kunne bevise om denne AI-en om 2 år?" — det gir deg riktig ambisjonsnivå for audit trails. Og husk: logging er billig, men å mangle det når revisor/Datatilsynet banker på døra er svindyrt.
|
||||
**Tips:** Start alltid med "hva må vi kunne bevise om denne AI-en om 2 år?" — det gir deg riktig ambisjonsnivå for audit trails. Og husk: logging er billig, men å mangle det når revisor/Datatilsynet banker på døra er svindyrt.
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -528,13 +528,13 @@ Models, prompts, eval datasets, scorers – full reproducibility er non-negotiab
|
|||
### Kosmo-spesifikke talking points
|
||||
|
||||
**Når kunden sier:** "Vi har ikke ressurser til kontinuerlig monitoring"
|
||||
**Cosmo svarer:** "Da starter vi med det minimale: Capture traces + user feedback buttons. Microsoft Copilot Studio har dette built-in. Når volum vokser, add automated scorers for scale. Retraining kan være quarterly – ikke monthly."
|
||||
**Arkitekten svarer:** "Da starter vi med det minimale: Capture traces + user feedback buttons. Microsoft Copilot Studio har dette built-in. Når volum vokser, add automated scorers for scale. Retraining kan være quarterly – ikke monthly."
|
||||
|
||||
**Når kunden sier:** "Hvordan vet vi om forbedringene virker?"
|
||||
**Cosmo svarer:** "Det er derfor consistent metrics er kritisk. Du sammenligner evaluation runs før og etter retraining – MLflow evaluation harness gir deg side-by-side comparison. Plus, track production metrics over tid (pass rates, user satisfaction)."
|
||||
**Arkitekten svarer:** "Det er derfor consistent metrics er kritisk. Du sammenligner evaluation runs før og etter retraining – MLflow evaluation harness gir deg side-by-side comparison. Plus, track production metrics over tid (pass rates, user satisfaction)."
|
||||
|
||||
**Når kunden sier:** "Er ikke LLM judges upålitelige?"
|
||||
**Cosmo svarer:** "Alone, ja – men tuned med expert feedback, blir de reliable proxies for human judgment. Microsoft anbefaler: Start med built-in judges, sample expert reviews, tune scorers til alignment. Monitor judge performance kontinuerlig."
|
||||
**Arkitekten svarer:** "Alone, ja – men tuned med expert feedback, blir de reliable proxies for human judgment. Microsoft anbefaler: Start med built-in judges, sample expert reviews, tune scorers til alignment. Monitor judge performance kontinuerlig."
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -539,7 +539,7 @@ jobs:
|
|||
|
||||
**Når kunden sier:** "Vi må teste sikkerheten i vår Azure OpenAI-løsning"
|
||||
|
||||
**Cosmo svarer:**
|
||||
**Arkitekten svarer:**
|
||||
1. ✅ Start med PyRIT i CI/CD pipeline (automated content risk testing)
|
||||
2. ⚠️ Hvis agent med tool use → AI Red Teaming Agent (agentic risks)
|
||||
3. 🔄 Establish continuous red teaming cadence (monthly/quarterly)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -882,4 +882,4 @@ Hvis noen av disse mangler: **IKKE deploy før de er på plass.** AI uten stakeh
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
*Opprettet: 2026-02 av Cosmo Skyberg (AI Architect Plugin)*
|
||||
*Opprettet: 2026-02 av AI Architect-pluginen*
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -681,7 +681,7 @@ Typisk krav i kravspesifikasjon:
|
|||
|
||||
**Når kunde sier: "Vi trenger compliance med EU AI Act"**
|
||||
|
||||
**Cosmo:** "EU AI Act krever transparency documentation for high-risk systemer. La oss starte med:
|
||||
**Arkitekten:** "EU AI Act krever transparency documentation for high-risk systemer. La oss starte med:
|
||||
1. Klassifisere systemet (Annex III risk categories)
|
||||
2. Velge documentation format — anbefaler Transparency Note + Responsible AI Scorecard
|
||||
3. Map compliance requirements til Microsoft tools
|
||||
|
|
@ -693,7 +693,7 @@ Har dere identifisert hvilken Annex III-kategori systemet faller under?"
|
|||
|
||||
**Når kunde sier: "Brukerne må forstå hvorfor AI tok en beslutning"**
|
||||
|
||||
**Cosmo:** "Dette handler om både interpretability og disclosure. To approaches:
|
||||
**Arkitekten:** "Dette handler om både interpretability og disclosure. To approaches:
|
||||
1. **Technical interpretability:** Azure ML model explanations (feature importance, counterfactuals) — for power users/appeals
|
||||
2. **User-facing explanations:** Simplified narratives i UI ("avslått fordi inntekt < terskel") — for alle brukere
|
||||
|
||||
|
|
@ -703,7 +703,7 @@ Hva er målgruppen? Trenger de technical details eller intuitive forklaringer?"
|
|||
|
||||
**Når kunde sier: "Transparency er for dyrt"**
|
||||
|
||||
**Cosmo:** "Transparency har upfront cost, men preventerer costlier incidents senere. Breakdown:
|
||||
**Arkitekten:** "Transparency har upfront cost, men preventerer costlier incidents senere. Breakdown:
|
||||
- **Compliance cost:** Bøter for EU AI Act non-compliance: opptil €35 mill / 7 % av global omsetning (Art. 5-forbud; øvrige brudd €15 mill / 3 %)
|
||||
- **Incident cost:** Reputational damage ved non-disclosed AI failure: Unmålbar
|
||||
- **Tooling cost:** Azure ML Responsible AI dashboard: ~NOK 20-50 per scorecard
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -327,15 +327,15 @@ STRIDE Mapping: Tampering
|
|||
|
||||
**Fallgruve 1: "Vi bruker Azure OpenAI, så sikkerhet er Microsofts ansvar"**
|
||||
- *Realitet:* Microsoft sikrer platform, men kunde må implementere access control, prompt injection defense, output validation, monitoring.
|
||||
- *Cosmo's respons:* "Shared responsibility model gjelder også AI. Dere må threat-modellere deres bruk av Azure OpenAI, ikke selve tjenesten."
|
||||
- *Arkitektens respons:* "Shared responsibility model gjelder også AI. Dere må threat-modellere deres bruk av Azure OpenAI, ikke selve tjenesten."
|
||||
|
||||
**Fallgruve 2: "Threat modeling er for traditional security, AI er annerledes"**
|
||||
- *Realitet:* STRIDE er tilpasset AI; tradisjonell sikkerhet er fortsatt viktig (exploit software dependencies er AI-trussel #11).
|
||||
- *Cosmo's respons:* "AI introduserer nye trusler, men fundamentet er det samme. STRIDE gir felles språk mellom security og data science."
|
||||
- *Arkitektens respons:* "AI introduserer nye trusler, men fundamentet er det samme. STRIDE gir felles språk mellom security og data science."
|
||||
|
||||
**Fallgruve 3: "Vi gjør threat modeling én gang ved prosjektstart"**
|
||||
- *Realitet:* AI-systemer evolverer (nye data sources, model updates, plugin additions); threat model må oppdateres.
|
||||
- *Cosmo's respons:* "Threat model er living document. Oppdater ved hver arkitekturendring, og gjenta ved nye releases."
|
||||
- *Arkitektens respons:* "Threat model er living document. Oppdater ved hver arkitekturendring, og gjenta ved nye releases."
|
||||
|
||||
### Anbefalinger for Gjennomføring
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -371,10 +371,10 @@ Kreves respons < 5 sekunder?
|
|||
| Introduksjon | **Verified** | Microsoft Learn (batch how-to) |
|
||||
| Kjernekomponenter | **Verified** | Microsoft Learn (deployment types, models, API support) |
|
||||
| Arkitekturmønstre | **Baseline** | Utledet fra best practices + Microsoft guidance |
|
||||
| Beslutningsveiledning | **Baseline** | Cosmo-syntese av verified sources |
|
||||
| Beslutningsveiledning | **Baseline** | Syntese av verified sources |
|
||||
| Integrasjon med Microsoft-stakken | **Baseline** | Azure dokumentasjon (ADF, Logic Apps, Function Apps) |
|
||||
| Offentlig sektor | **Baseline** | GDPR/Schrems II standarder + Azure compliance |
|
||||
| Kostnad og lisensiering | **Verified** | Azure pricing (50% reduction), Microsoft Learn |
|
||||
| For arkitekten | **Baseline** | Cosmo-anbefaling basert på verified data |
|
||||
| For arkitekten | **Baseline** | Anbefaling basert på verified data |
|
||||
|
||||
**Samlet konfidens:** Høy (kjernedata verified, anbefalinger baseline)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -631,6 +631,6 @@ GPT-4o mini og GPT-4o brukes fortsatt i US Government regions (offer comparable
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**Dokumenteier:** Cosmo Skyberg, Microsoft AI Solution Architect
|
||||
**Dokumenteier:** AI Architect-pluginen
|
||||
**Godkjent for:** Offentlig sektor Norge, Enterprise Azure-kunder
|
||||
**Versjon:** 1.1 (token-priser verifisert juni 2026)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -619,4 +619,4 @@ Hvis inference-kostnad per prediction >10% av business value per prediction, er
|
|||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-06
|
||||
**Versjon:** 1.0
|
||||
**Forfatter:** Cosmo Skyberg (AI-generert kunnskapsbase via MCP-research)
|
||||
**Forfatter:** AI Architect-pluginen (AI-generert kunnskapsbase via MCP-research)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -577,6 +577,6 @@ Bruk alltid confidence markers når du anbefaler modeller:
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**Dokumenteier:** Cosmo Skyberg, Microsoft AI Solution Architect
|
||||
**Dokumenteier:** AI Architect-pluginen
|
||||
**Godkjent for:** Offentlig sektor Norge, Enterprise Azure-kunder
|
||||
**Versjon:** 1.0
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -412,5 +412,5 @@ Copilot Studio bruker underliggende Azure OpenAI, men:
|
|||
---
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert:** 2026-06
|
||||
**Forfatter:** Cosmo Skyberg, Microsoft AI Solution Architect
|
||||
**Forfatter:** AI Architect-pluginen
|
||||
**Review status:** Ready for production
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -639,6 +639,6 @@ Eksempel:
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**Generert av:** Cosmo Skyberg, Microsoft AI Solution Architect
|
||||
**Generert av:** AI Architect-pluginen
|
||||
**MCP research dato:** 2026-02-04
|
||||
**Neste review:** 2026-05 (ved nye Redis-features eller OpenAI pricing changes)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -609,6 +609,6 @@ Hvis vector search brukes som grunnlag for Copilot for Microsoft 365:
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**Sist oppdatert av:** Cosmo Skyberg, Microsoft AI Solution Architect
|
||||
**Sist oppdatert av:** AI Architect-pluginen
|
||||
**MCP-research utført:** Februar 2026
|
||||
**Neste review:** August 2026 (etter Azure AI Search GA-updates)
|
||||
|
|
|
|||
Loading…
Add table
Add a link
Reference in a new issue