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/real-time-streaming-ai.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/real-time-intelligence/overview
 
 ---
 
+## Innhold
+
+- [Introduksjon](#introduksjon)
+- [Eventstream Connectors and Topologies](#eventstream-connectors-and-topologies)
+- [Structured Streaming with Spark](#structured-streaming-with-spark)
+- [KQL Database for Time-Series Analytics](#kql-database-for-time-series-analytics)
+- [Event Filtering and Derived Streams](#event-filtering-and-derived-streams)
+- [Streaming SLAs and Backpressure Handling](#streaming-slas-and-backpressure-handling)
+- [Arkitekturmonstre for AI med sanntidsdata](#arkitekturmonstre-for-ai-med-sanntidsdata)
+- [Referanser](#referanser)
+- [For Cosmo](#for-cosmo)
+
 ## Introduksjon
 
 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.