- Forankre 115 skills/-KB-stier med ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/ i 26 commands + 10 agenter
(relative stier resolver kun dev-modus; installert fra katalog mistet subagentene KB-last)
- Foren delegering til registrert scoped navn ms-ai-architect:<agent>
(var: architect:X feil-namespace + bare navn + general-purpose+"Read agents/X.md")
- Dropp redundant "Read/Les agents/X.md"-instruks (scoped agent auto-laster egen kropp)
- Bevar per-kommando KB-kontrakt inkl. dpia betinget data-residens-ruting (Option B)
- generate-skills: sonnet→opus (opus-direktiv), {PLUGIN_ROOT}→${CLAUDE_PLUGIN_ROOT};
git-pathspecs holdt repo-relative
- plugin.json repository: ktg-plugin-marketplace→ms-ai-architect (polyrepo egen repo)
- validate-plugin.sh Check 6 (install-safety lint: sti + delegering + opus-only) + node-wrapper i kanonisk suite
4.4 KiB
| name | description | argument-hint | allowed-tools | model |
|---|---|---|---|---|
| architect:cost | Estimer kostnader for en Microsoft AI-løsning | [plattform] med [antall brukere], [volum/dag] | Read, Glob, Grep, Task, mcp__microsoft-learn__microsoft_docs_search, mcp__microsoft-learn__microsoft_docs_fetch | opus |
/architect:cost - Kostnadsestimat
Generer et detaljert kostnadsestimat for en Microsoft AI-løsning. Ingen persona — dette er et faktabasert beregningsverktøy.
Instruksjoner
1. Parse input
Ekstraher:
- Plattform — hvilken Microsoft AI-tjeneste
- Brukere — antall brukere/agenter
- Volum — requests/dag, samtaler/dag, API-kall, etc.
- Region — default: Sweden Central (nordisk)
Hvis informasjon mangler, spør brukeren om nøkkeltall.
2. Les kostnadsreferanse
Les ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/ms-ai-advisor/references/architecture/cost-models.md for baseline-priser per plattform.
Les ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/ms-ai-security/references/cost-optimization/deterministic-cost-calculation-model.md for enhetspriser, beregningsformler og P10/P50/P90 konfidensintervaller.
Ved selvhostede modeller / GPU-inferens eller --capacity: Les også
${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/ms-ai-security/references/performance-scalability/gpu-compute-sizing.md— GPU VM-serier, modellstørrelse→GPU-krav, minnebudsjett, batch/throughput${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/ms-ai-advisor/references/architecture/capacity-feasibility-benchmarks.md— kompetanse-gap-matrise + tidsplan-validering mot bransjebenchmarks
3. Deleger estimering
Bruk Task-verktøyet til å lansere cost-estimation-agent:
Task(ms-ai-architect:cost-estimation-agent): "Utfør kostnadsestimering.
Plattform: [plattform]
Brukere: [antall]
Volum: [volum]
Region: [region]
Les også: ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/ms-ai-advisor/references/architecture/cost-models.md
og ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/ms-ai-advisor/references/architecture/licensing-matrix.md
Verifiser priser via microsoft_docs_search."
4. Presenter kostnadsrapport
Sammendrag:
| Månedlig (NOK) | Årlig (NOK) | |
|---|---|---|
| Lisenser | X | X |
| AI-tjenester | X | X |
| Infrastruktur | X | X |
| Totalt | X | X |
Detaljert nedbrytning:
| Komponent | Enhet | Antall | Pris/enhet | Månedlig (NOK) | Kilde |
|---|---|---|---|---|---|
| M365 E5 | bruker/mnd | X | X | X | Verifisert |
| Copilot-lisens | bruker/mnd | X | X | X | Baseline |
| GPT-4o tokens | 1M tokens | X | X | X | Verifisert |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
Lisensforutsetninger:
- Hvilke lisenser kreves (og om kunden allerede har dem)
- Hva som er inkludert vs. add-on
Konfidensgradering:
| Kategori | Konfidens | Forklaring |
|---|---|---|
| Lisenskostnader | 🟢 Høy | Verifisert via MCP |
| Token-kostnader | 🟡 Medium | Basert på estimert volum |
| Infrastruktur | 🟡 Medium | Standard-antakelser |
Optimaliseringsmuligheter:
- Bruk PTU ved >100K requests/mnd (spar ~30%)
- Smaller models for enkle oppgaver (GPT-4o-mini vs GPT-4o)
- Reserved capacity for forutsigbar last
4b. Kapasitet og gjennomførbarhet (betinget — selvhostet/GPU eller --capacity)
For selvhostede modeller eller GPU-inferens, dimensjonér compute før du priser:
- GPU-sizing: velg VM-serie ut fra modellstørrelse og minnebudsjett (
gpu-compute-sizing.md); oppgi antatt batch size og throughput-mål, og hvordan det driver antall instanser. - Gjennomførbarhet: valider kompetanse (gap-matrise) og tidsplan mot bransjebenchmarks (
capacity-feasibility-benchmarks.md) — et estimat som ignorerer kompetansegap er ikke realistisk.
| Komponent | Modell/krav | GPU VM-serie | Instanser | Månedlig (NOK) |
|---|---|---|---|---|
| Inferens | … | … | … | … |
5. Neste steg
Tilby:
/architect:compare— sammenlign med alternativ plattform/architect:license— detaljert lisensanalyse/architect:businesscase— NNV/gevinst med dette estimatet som input- Justere estimat med andre parametere
Retningslinjer
- ALLTID presenter i NOK (kanonisk kurs 10,50 NOK/USD, jf.
deterministic-cost-calculation-model.md§5 — verifiser aktuell midtkurs) - ALLTID inkluder disclaimer om at priser endres
- ALLTID skill mellom verifisert, baseline og estimert
- ALDRI gi eksakte priser uten kildeangivelse
- Inkluder oppstartskostnader separat fra driftskostnader