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/multi-modal/image-classification-understanding.md

@@ -3,9 +3,22 @@
 **Last updated:** 2026-02
 **Status:** GA
 **Category:** Multi-Modal AI
+**Type:** reference
 
 ---
 
+## Innhold
+
+- [Introduksjon](#introduksjon)
+- [Kjernekomponentar](#kjernekomponentar)
+- [Pre-trained Model Selection](#pre-trained-model-selection)
+- [Custom Model Training og Evaluation](#custom-model-training-og-evaluation)
+- [Confidence og Uncertainty Quantification](#confidence-og-uncertainty-quantification)
+- [Real-time og Batch Processing](#real-time-og-batch-processing)
+- [Norsk offentleg sektor](#norsk-offentleg-sektor)
+- [Beslutningsrammeverk](#beslutningsrammeverk)
+- [For Cosmo](#for-cosmo)
+
 ## Introduksjon
 
 Bildeklassifisering og -forståing i Microsoft-stakken spenner frå tradisjonelle computer vision-modellar til moderne multimodale LLM-ar. Azure AI Vision 4.0, bygd på Florence foundation-modellen, tilbyr automatisk tagging, captioning, objektdeteksjon og OCR i ein samla API. For scenario som krev tilpassa kategoriar, finst Custom Vision (planlagd pensjonering 2028), Azure Machine Learning AutoML og Azure Content Understanding.