docs(ms-ai-architect): KB-refresh backlog — prioritert tier/batch-rekkefølge etter critical-klyngen

Formaliserer gjenstående KB-refresh (97 filer: High 11, Medium 33, Low 52, Unverified 1)
i tiered + batchet rekkefølge med bevist arbeidsmønster og foreslåtte release-versjoner
(HIGH→v1.16.3, MEDIUM→v1.16.4, LOW→v1.16.5). Noterer separate spor (Spor C kurs-deteksjon,
onboarding-uplift) som egen prioritering. STATE.md peker hit.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

docs/kb-refresh-backlog-2026-06.md

@@ -0,0 +1,45 @@
+# KB-refresh backlog — etter critical-klyngen (juni 2026)
+
+_Prioritert rekkefølge for gjenstående KB-refresh etter at critical cost-klyngen (8 filer) + release v1.16.2 ble fullført 2026-06-24. Tall fra `node scripts/kb-update/report-changes.mjs` (leser url-registry, ingen nettverk). Status-of-play i STATE.md._
+
+## Arbeidsmønster (bevist på critical-klyngen — gjenbruk per batch)
+1. Spawn read-only **Sonnet** drift-rapporter per batch (parallelt) → samler `✅ TRYGT` vs `VERIFY`-funn.
+2. **Main-agent = verifiseringsgaten:** hver `VERIFY`-påstand bekreftes mot sitert MS Learn-kilde (search/fetch) FØR den skrives. Agenter kan feillese/overgeneralisere (jf. fil 8: Phi/Falcon-«retired»-påstand ble avkreftet).
+3. Kirurgiske edits — **disclaimed/illustrative priser røres ALDRI**. Bump header (dag-presis dato hvis kilde endret midt i måneden, ellers `YYYY-MM`).
+4. `git diff`-gate → `./tests/validate-plugin.sh` (må være 239/0) → **1 fil = 1 commit** (`KB-refresh <tier> N/M`).
+5. Når en tier er tom: re-kjør `report-changes.mjs` (bekreft count faller) → **release** via `catalog/scripts/release-plugin.mjs ms-ai-architect <ver> --create-tag` så `--write --commit --push` (krever plugin.json == README-badge == ver + CHANGELOG + version-history FØRST; check-versions 0 ERROR).
+
+## Rekkefølge
+
+### 0. Quick-triage: UNVERIFIED (1) — gjør først, billig
+- `ms-ai-advisor/references/architecture/security.md` — **dateless** (mangler `Last updated`-header). Kjernefil lest av architecture-review-agent. Verifiser innhold + stamp header. Kan foldes inn i HIGH-sesjonen.
+
+### 1. HIGH (11) → release v1.16.3
+Batch etter område for kilde-gjenbruk:
+- **A — ms-ai-security/ai-security-engineering (3):** owasp-llm-top10-azure-mitigations · defender-threat-protection-ai-services · output-validation-grounding-verification. (Deler OWASP/Defender-kilder.)
+- **B — ms-ai-governance/responsible-ai (4):** content-safety-implementation · responsible-ai-policy-development · stakeholder-communication-ai-decisions · bias-detection-mitigation-strategies.
+- **C — ms-ai-governance/monitoring-observability (2):** model-performance-drift-detection · response-quality-metrics-rag.
+- **D — blandet (2):** governance/norwegian-public-sector-governance/copyright-ai-training-data-norway · engineering/agent-orchestration/agent-autonomy-and-control-governance.
+
+### 2. MEDIUM (33) → release v1.16.4 (vurder splitt)
+- **prompt-engineering (13, ms-ai-advisor):** few-shot, domain-specific, temperature-sampling, multi-turn, chain-of-thought, regulatory-prompting, grounding-injection, token-optimization, real-time-reasoning, role-playing, structured-output, system-message-design, function-calling. (Stor kohesiv batch.)
+- **performance-scalability (9, ms-ai-security):** async-processing, response-chunking, perf-benchmarking, throughput, token-per-second, gpu-sizing, concurrent-request, load-testing, batch-api-usage.
+- **rag-architecture (5, ms-ai-engineering):** streaming-rag, rag-evaluation, self-reflective-rag, rag-hallucination-mitigation, late-chunking.
+- **engineering-misc (5):** agent-orchestration (2: evaluation-testing, memory-context) · mlops-genaiops (2: model-versioning, feedback-loops) · azure-ai-services (1: speech-speaker-recognition).
+- **advisor/platforms (1):** azure-ai-foundry (kjernefil — høyere reell verdi enn MEDIUM antyder; vurder å løfte tidlig).
+
+### 3. LOW (52) → release v1.16.5 (splitt anbefalt, største område først)
+- **data-engineering (20, ms-ai-engineering)** — størst.
+- **api-management (13, ms-ai-engineering).**
+- **bcdr (10, ms-ai-infrastructure).**
+- **advisor/architecture (7):** ai-utredning-template, regional-availability-verification, migration-patterns, poc-template, licensing-matrix, public-sector-checklist, adr-template. (Templates + kjernefiler — lav drift-risiko, men leses ofte.)
+- **rest (2):** advisor/development/agent-framework · infrastructure/hybrid-edge/disconnected-ai-scenarios.
+
+## Separate spor (IKKE KB-refresh — egen prioritering)
+Disse er kjent fra memory/docs, men ikke re-verifisert denne sesjonen — bekreft status før start:
+- **Spor C — kurs/training-deteksjon (C3):** C3 Learn Platform API-creds satt opp (se memory `c3-learn-platform-api-setup`). Neste: faktisk deteksjons-implementasjon.
+- **Onboarding-uplift-måling:** alt onboarding-maskineri bygget; gjenstår å MÅLE faktisk uplift (memory `onboarding-quality-bar`).
+
+## Notater
+- Falske positiver er forventet: header-dato < sitemap-lastmod = KANDIDAT, ikke bekreftet drift. Mange LOW/MEDIUM kan vise seg å være header-bump-only (jf. critical-klyngens 2 falske positiver).
+- Tier-grensene er detektor-heuristikk, ikke hellige — løft en kjernefil (f.eks. azure-ai-foundry) tidligere hvis den har reell verdi.