idx-26i lukket. Entryen bokfoerte seg selv som UMAALT kandidat og krevde to
avgjoerelser. Begge snudde under maaling, i motsatt retning av det entryen antok.
KORPUS-HALVDELEN — ANKERET ER RENVASKET, IKKE REPARERT.
1) Stempel-dekning maalt FOERST (#29-disiplinen): fila har NULL
"**Confidence:**"-stempler. idx-26f sin defektklasse - uhjemlet spesifisitet
UNDER et verifiseringsmerke, der defekten er merkets rekkevidde og ikke
setningen - overfoeres derfor ikke. Det finnes ikke noe merke her aa
overskride. Fila sitt eneste verifiseringsartefakt er footer-paret
"Verification status: Alle kilder verifisert 2026-02", en datert paastand om
KILDELISTA, ikke om enkeltpaastander.
2) Parentesen er ORDRETT TRO mot fila sin EGEN oppgitte kilde.
concept-responsible-ai staar i fila sin "Microsoft kilder" og sier:
"assess model fairness across sensitive groups, such as gender, ethnicity,
age, and other characteristics". idx-26f sin soesterdefekt fantes fordi
SCORECARD-sida bare sier "your desired sensitive groups"; denne fila
attribuerer til en ANNEN side som faktisk oppgir de tre. Samme streng, ulik
kilde, motsatt dom - og nettopp derfor kunne et sveip paa STRENGEN aldri ha
adjudisert dette.
DEFEKTEN ER CONTAINEREN. Alle fire punktene verifisert mot levende kilde:
fairness assessment (concept-responsible-ai, ordrett) · explainability, inkl.
SHAP (how-to-machine-learning-interpretability: RAI dashboard bruker "LightGBM
paired with the SHAP (SHapley Additive exPlanations) Tree Explainer") · error
analysis ("cohorts with a higher error rate than the overall benchmark") ·
model monitoring ("data drift detection", under Accountability/MLOps). Alle
fire er AZURE MACHINE LEARNING. Overskriften sa Microsoft Foundry. Levende
Foundry-RAI-flate (responsible-use-of-ai-overview, hentet denne oekten) er
Discover/Protect/Govern med content filters, Guardrails, tracing og Defender-
varsler - ingen av de fire. Korpuset sier dette selv i
responsible-ai-training-awareness.md:280, saa fila motsa en soesterfil.
KLASSE-KORREKSJON: kryss-attribusjon (idx-26b sin klasse), ikke "replacement".
Entryens eget forbehold navnga den ekte defekten, men behandlet den som grunnen
til at ankeret kanskje var USKYLDIG - ikke som funnet selv.
OPPHAV MAALT, IKKE ANTATT. "git log -S" peker paa 03d596e (Foundry-navnesveipen
over 233 filer), men 03d596e^ viser at overskriften da sto som "### Azure AI
Foundry RAI-tools:". Sveipen fulgte sin egen oppgitte regel; feilattribusjonen
er eldre og ble bare baaret videre under nytt produktnavn. En mekanisk sveip er
ikke skyldig bare fordi git blame stopper der.
FORM: overskriften retarget til "### Azure Machine Learning RAI-verktoey:"
(korrekte norske diakritiske tegn i korpusfila; previewet var ASCII-sikret og
LABELEN er det ratifiserte objektet). Punktene uroert, fila fortsatt 314 linjer.
Overskriften ligger bevisst paa AZURE MACHINE LEARNING-niva og IKKE paa
"Responsible AI Dashboard"-niva: punkt 4 er MLOps, ikke en dashboard-komponent,
saa en Dashboard-overskrift ville latt reparasjonen ARVE kryss-attribusjons-
klassen den er skrevet for aa fjerne. Naboblokka lest om igjen HEL etter editen:
l.234 baerer allerede "Azure Machine Learning Responsible AI Dashboard", saa de
to blokkene leser naa som oversikt-saa-detalj paa ETT produkt.
KONVENSJONS-HALVDELEN — ENTRYENS EGET OMFANGS-PREMISS VAR USANT.
Entryen paastod at "every cross-file sweep recorded in this queue that greped
English strings alone has an unmeasured Norwegian half". Maalt: av 52 resolved
har bare 4 noe sveip-utsagn, og 2 av dem er ikke literale sveip - idx-26e sitt
er en MERKNAD om framtidige sveip, og idx-26d kjoerte en konsept-sjekk som
faktisk FANT kryss-fil-instansene og bokfoerte idx-26e ut av dem. Reell
eksponering: 2 entries, 4 strenger. Alle fire norske halvdeler kjoert:
"Powered by AI" 0 · "outlier analysis" 0 · "Dataset statistics" 0 ·
"gender, ethnicity, age" 7. Én streng av fire, i én entry av to.
OG DE 7 TREFFENE BAERER IKKE EN BLANK REGEL: fem er alminnelig fagprosa uten
produktattribusjon (diskrimineringslov, bias-testing, sjekklister). Bare to er
produktpaastander: dette ankeret, og responsible-ai-framework-overview.md:41 -
som attribuerer KORREKT til "Fairness assessment i RAI Dashboard". Den fila er
KONTROLLEN: den viser at den norske frasen ikke selv er en defektmarkoer, og at
denne fila var avviket og ikke moensteret. Et blankt tospraaklig sveip ville
kjoert paa 1/7 presisjon. Det ble lagt fram med den maalte presisjonen og
avslaatt; den filtrerte formen ble ratifisert som #33.
#33 KJOERT MOT EGEN REPARASJON: to andre steder nevner Foundry og RAI Dashboard
sammen (ai-act-microsoft-tools-mapping.md:33, responsible-ai-framework-
overview.md:188) - begge skiller dem eksplisitt og er korrekt attribuert.
Klassen er lukket paa én instans.
Historisk eksponering er LUKKET, ikke etterlatt aapen: alle fire tidligere
sveipede strenger har faatt sin norske halvdel maalt denne oekten.
Hel-linje-bevis: l.236 eksakt ny overskrift, l.237 anker uendret, 0 filer med
gammel streng. Suite 1052/1052. check-g7-queue exit 0. Koea: 58 entries
(5 aapne, 53 resolved), 13 former (#21-#33). Alle 13 GOVERNS-pekere opploeser
mot eksisterende, resolvede entries (skript-verifisert, ikke haand-talt).
[skip-docs]: ren KB-korrektur, ingen endring i kommandoer/agenter/skills/hooks.
De 87 referansefilene bar en plain-text `| Verified: <dato>`-hale på **Last updated:**-linjen
i 500B-header-vinduet — usynlig for den bold-only kontrakt-stacken (kb-headers.mjs / audit
RE_VERIFIED), og claimet en verifisering judgen aldri gjorde (samme poison-klasse som de 14
bold **Verified:** MCP Spor 1 fjernet). Uhåndtert springer den også dual-Verified-fellen: R7s
insertVerifiedFields ville stemplet en bold-verdi ved siden av den plain → to motstridende
provenance-claims per fil.
- ny driver strip-stale-verified-pipe.mjs: frosset 87-manifest (18 advisor + 45 eng + 8 gov +
16 sec), pure verdi-bevarende strip (kun ` | Verified: …`-halen; **Last updated:**-dato
byte-eksakt), hard per-fil-invariant (linjeantall uendret, body byte-identisk, dato bevart),
idempotent, atomicWriteSync (RX-OPS2 recovery-kontrakt).
- audit-corpus-headers.mjs: ny plain-Verified-deteksjon (RE_PLAIN_VERIFIED + plainVerifiedPipe)
— gjør M4-blindheten synlig så en stale plain-hale ikke kan gjenoppstå stille (non-advisor scope).
- 87 filer strippet; plain Verified i vinduet 0/389; live-audit plainVerifiedPipe 0.
Mekanisme: +15 tester (12 strip + 3 audit). Suite 875→890 exit 0. validate-plugin.sh 250/0.
Utsatt → RX-KB1b: footer-dato-avvik + label-whitelist (annen dialekt, flag-to-human).
M14-klynge (verifisert mot regjeringen.no 2026-07-15):
- provider-obligations L354: nasjonal koordinering = Digitaliserings- og
forvaltningsdepartementet (DFD), ikke Nærings- og fiskeridepartementet
(DFD sendte KI-loven på høring).
- conformity L331-343 + Q&A #5: «Norge har ikke ... utpekt» var stale +
lista omitterte Nkom og ga Digdir koordineringsrollen. Nkom er utpekt som
koordinerende nasjonal markedstilsynsmyndighet (regjeringen besluttet).
- «AI Norge» → «KI Norge» (Digdirs offisielle navn) i norge-ai-strategy (5×)
+ compliance-guide (1×); søsterfil digdir-ai-governance-structure brukte
allerede KI Norge.
- norge-ai-strategy L23: 2020-strategiens departement er nå Digitaliserings- og
forvaltningsdepartementet (aldri «Digitaliseringsdepartementet»); Last updated-bump.
Lint-seksjon 9 (4 regresjonsvern). Suite 833→837, exit 0.
Kilder:
- https://www.regjeringen.no/no/aktuelt/lov-om-kunstig-intelligens-i-norge-sendes-na-pa-horing/id3113732/
- https://www.regjeringen.no/no/aktuelt/gjor-norge-klar-for-trygg-og-innovativ-ki-bruk/id3093081/
- https://www.digdir.no/kunstig-intelligens/digdir-etablerer-ki-norge/7412
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.
Release-gaten før v1.16.0: bekreftet eksakt engelsk tittel-ordlyd for ASI01–ASI10
mot OWASP GenAI Security Projects offisielle publisering på genai.owasp.org
(9. desember 2025), hentet direkte to ganger uavhengig. Sekundærkilde-spriket som
ros-ai-threat-library.md:541 advarte mot er nå løst mot primærkilden.
Fire titler var feil (KB fulgte aggregator-varianter, ikke offisiell tekst):
- ASI02: «Tool Misuse & Exploitation» → «Tool Misuse»
- ASI03: «Agent Identity & Privilege Abuse» → «Identity & Privilege Abuse»
- ASI04: «Agentic Supply Chain Compromise» → «Agentic Supply Chain Vulnerabilities»
- ASI08: «Cascading Agent Failures» → «Cascading Failures»
Rettet i alle 6 forekomster (hovedtabell + inline OWASP Agentic-mappingrader 579/597).
Kildemerknad (:541) oppdatert: hedge om uverifisert ordlyd erstattet med eksplisitt
primærkilde-referanse + hvilke sekundærvarianter som florerer.
Notasjon (:2026): uendret. Offisiell blogg bruker ASIxx uten årstall, men KB bruker
konsekvent :ÅRSTALL for OWASP-IDer (jf. LLM05:2025) — intern konsistens beholdt,
flagget separat for normaliserings-beslutning.
Verifisert: validate-plugin.sh 219 PASS.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Phase 2 bulk replace produced a few factually wrong attributions where
real publicly known sector documents/datasets/personas were incorrectly
re-attributed to the fictional generic entity. Genericize those
references instead.
- ros-sector-checklists.md: V440 håndbok citation -> "sektorvise
faglige håndbøker"; tilsynsmyndighet list -> generic phrasing
- master-data-management-ai.md: NVDB row -> generic "sektor-/fagregistre"
- ai-center-of-excellence-setup.md: NVDB integration line -> generic
"sektorvise nasjonale registre"
- multimodal-prompt-engineering.md: system_message persona -> generic
"fagingeniør i norsk offentleg sektor"
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
Add /ultraresearch-local for structured research combining local codebase
analysis with external knowledge via parallel agent swarms. Produces research
briefs with triangulation, confidence ratings, and source quality assessment.
New command: /ultraresearch-local with modes --quick, --local, --external, --fg.
New agents: research-orchestrator (opus), docs-researcher, community-researcher,
security-researcher, contrarian-researcher, gemini-bridge (all sonnet).
New template: research-brief-template.md.
Integration: --research flag in /ultraplan-local accepts pre-built research
briefs (up to 3), enriches the interview and exploration phases. Planning
orchestrator cross-references brief findings during synthesis.
Design principle: Context Engineering — right information to right agent at
right time. Research briefs are structured artifacts in the pipeline:
ultraresearch → brief → ultraplan --research → plan → ultraexecute.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
