feat(ms-ai-architect): Spor 1 — Port-1-substrat migrert på 4 ikke-advisor-skills (243 Source + 327 Type + 325 TOC + stale-verified poison fjernet) [skip-docs]

Steg 9 (R4): unified migrate-corpus.mjs --write over engineering/governance/
infrastructure/security. 327 filer mutert, verified=null, prosa byte-identisk
(fra første ## seksjon), advisor urørt (0 endringer).

To applier-fixes oppdaget under kjøring (TDD, RED→GREEN):
- insertHeaderFields: anker faller nå tilbake når en meta-linje selv passerer
  500B (2 filer pakket et avsnitt i **Status:** → Type/Source landet utenfor
  scan-vinduet, applierens post-write-assertion fanget + restaurerte).
- normalizeStaleVerified: fjerner nå ALLE stale non-date **Verified:** i
  500B-vinduet, inkl. stray body-dup rett under --- (9 mlops-genaiops-filer var
  ellers falskt "verified"/fresh, droppet fra worklist). Operatør-godkjent
  utvidelse av carve-out; kun stray metadata-linjer, aldri prosa.

test-transform-criterion: precondition oppdatert til post-migrasjons-sannhet
(fila bærer nå Source). Suite 728/728 grønn.

skills/ms-ai-engineering/references/data-engineering/data-pipeline-orchestration.md

@@ -3,9 +3,23 @@
 **Last updated:** 2026-06-24
 **Status:** GA
 **Category:** Data Engineering for AI
+**Type:** reference
+**Source:** https://learn.microsoft.com/fabric/data-factory/data-factory-overview
 
 ---
 
+## Innhold
+
+- [Introduksjon](#introduksjon)
+- [Pipeline Scheduling and Triggers](#pipeline-scheduling-and-triggers)
+- [Dependency Chains and Critical Paths](#dependency-chains-and-critical-paths)
+- [Retry Policies and Error Handling](#retry-policies-and-error-handling)
+- [Monitoring and Alerting on Pipeline Health](#monitoring-and-alerting-on-pipeline-health)
+- [SLAs and Timeliness Guarantees](#slas-and-timeliness-guarantees)
+- [Apache Airflow i Fabric](#apache-airflow-i-fabric)
+- [Referanser](#referanser)
+- [For Cosmo](#for-cosmo)
+
 ## Introduksjon
 
 Datapipeline-orkestrering er ryggraden i enhver AI-plattform. Uten palitelig orkestrering kan data komme for sent, i feil rekkefølge, eller med manglende avhengigheter -- noe som forer til feil i ML-treningsjobber, utdaterte prediksjoner og upaalitelige AI-agenter. Microsoft tilbyr to hovedplattformer for orkestrering: Fabric Data Factory og Azure Data Factory, begge med pipeline-basert arbeidsflyt, triggers og overvaking.