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.
This commit is contained in:
Kjell Tore Guttormsen 2026-07-04 10:19:11 +02:00
commit ddce43d8b2
330 changed files with 4643 additions and 83 deletions

View file

@ -3,9 +3,22 @@
**Last updated:** 2026-06-24
**Status:** GA
**Category:** Business Continuity & Disaster Recovery
**Type:** reference
**Source:** https://learn.microsoft.com/azure/azure-monitor/alerts/alerts-overview
---
## Innhold
- [Introduksjon](#introduksjon)
- [AI-spesifikke hendelsesklassifiseringer](#ai-spesifikke-hendelsesklassifiseringer)
- [Deteksjon og alerting-strategier](#deteksjon-og-alerting-strategier)
- [Eskalerings-prosedyrer og runbooks](#eskalerings-prosedyrer-og-runbooks)
- [Kommunikasjonsplaner for interessenter](#kommunikasjonsplaner-for-interessenter)
- [Post-incident review og forbedring](#post-incident-review-og-forbedring)
- [Referanser](#referanser)
- [For Cosmo](#for-cosmo)
## Introduksjon
Incident response for AI-systemer krever spesialiserte prosedyrer som adresserer unike feilmodi som ikke finnes i tradisjonelle IT-systemer. AI-spesifikke hendelser inkluderer modell-degradering, prompt injection-angrep, hallusinasjonsspikes, embedding-drift, og utilgjengelige inference-endepunkter. Disse hendelsene kan ha subtile symptomer som er vanskelige å oppdage med tradisjonell overvåking.