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/multimodal-evaluation-metrics.md

@@ -3,9 +3,23 @@
 **Last updated:** 2026-02
 **Status:** GA
 **Category:** Multi-Modal AI
+**Type:** reference
 
 ---
 
+## Innhold
+
+- [Introduksjon](#introduksjon)
+- [Kjernekomponentar](#kjernekomponentar)
+- [Text Generation Metrics](#text-generation-metrics)
+- [Image Quality og Relevance Metrics](#image-quality-og-relevance-metrics)
+- [Cross-Modal Alignment Measurement](#cross-modal-alignment-measurement)
+- [User Satisfaction og Business KPIs](#user-satisfaction-og-business-kpis)
+- [Implementeringsmønstre](#implementeringsmønstre)
+- [Norsk offentleg sektor](#norsk-offentleg-sektor)
+- [Beslutningsrammeverk](#beslutningsrammeverk)
+- [For Cosmo](#for-cosmo)
+
 ## Introduksjon
 
 Evaluering av multi-modale AI-system er fundamentalt meir komplekst enn evaluering av rein tekst-AI. Når system kombinerer tekst, bilete, tale og video, treng ein metrikkrammeverk som dekker kvaliteten innanfor kvar modalitet, men også korleis modalitetane samhandlar — det som blir kalla cross-modal alignment. Microsoft Foundry og Azure OpenAI Evaluation API gir innebygd støtte for både NLP-baserte metrikktypar (BLEU, ROUGE, cosine similarity) og AI-assistert evaluering (groundedness, relevance, coherence, fluency).