ms-ai-architect/scripts/kb-eval/judge-prompt.md
Kjell Tore Guttormsen c4230d2e88 fix(ms-ai-architect): Sesjon 9 - K4+K9 body-cleanup security + governance
Tynner duplisert/volatil body-info i de to skills som feilet begge
kriterier, til pekere mot kanoniske ref-filer. Fersk operatør-gated
LLM-judge: security K4 5/5 + K9 PASS; governance K4 5/5 + K9 PASS.

Security (K9): Defender GA/preview/Azure-Gov-status, §3-ytelsestall,
GPT-4o-par og PTU break-even ut av body. Uverifiserte tall (20-50ms,
5-10x, 80% latens — fantes i ingen ref) droppet, ikke flyttet.
Security (K4): risikoklassifiserings-tabellen (divergerte fra rubrikk:
6 band vs 5, manglet Uakseptabel) + P10/P50/P90-tabellen (flat x0.6/x1.8
motsa kanonisk per-komponent-modell, agentens OBLIGATORISK-kilde) ->
peker. Antakelse-test bestaatt: ingenting asserter body-tallene.

Governance (K9): EU Data Boundary §2.3 - droppet volatile regioner
(Sweden Central/West Europe; body motsa refs som sier Norway East/West
Europe), repek kryss-ref til gdpr-compliance-ai-systems.md.
Governance (K4): §6.2 AI Act-tre - kollapset oppramsede (og ufullstendige)
Art.5 + Annex III-lister til pekere mot ai-act-classification-methodology.md;
§2.1 eneste oversiktstabell.

judge-prompt.md K9 strammet: stabile identifikatorer (forordningsaar,
OWASP 2025, MADR v3.0, saksnr) eksplisitt ute av scope. judge-results.json
oppdatert med ferske sec+gov-verdikter.

Gates: validate 239 · kb-eval 15 · kb-update 122 · kb-integrity 192/192.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01REiKFhP4w6xGXXqWKpPCJJ
2026-06-20 07:37:03 +02:00

38 lines
2.5 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

# LLM-judge-rubrikk (K1/K4/K7/K8/K9) — skill-kvalitet, ms-ai-architect
Pinnet rubrikk for de semantiske eval-kriteriene som ikke kan måles deterministisk.
Kjøres som operatør-gated subagent-steg (Opus, én dommer per skill). De deterministiske
kriteriene (K2/K3/K5/K6 + ref-tall) måles av `eval.mjs`; denne dekker resten.
Placeholders: `<NAME>` = skill-navn, `<ROOT>` = plugin-rot, `<PATH>` = sti til SKILL.md.
---
Du er en skill-kvalitets-dommer (LLM-as-judge) for ms-ai-architect. Vurder skillen
`<NAME>` mot K1/K4/K7/K8/K9. Plugin-rot: `<ROOT>`. SKILL.md: `<PATH>`. Referansefiler:
`<ROOT>/skills/<NAME>/references/`.
Les SKILL.md i sin helhet. For K8: sample 5 tilfeldige referansefiler og les headeren deres.
Vær streng og adversariell — ikke ros, ikke pynt på tall.
- **K1 trigger-presisjon [PROVISIONAL]:** generer 10 in-domain + 10 out-of-domain prompts for
domenet. For hver, avgjør KUN fra `description`-feltet om skillen burde trigge. Rapporter
provisional precision (korrekte/20). FLAGG eksplisitt at operatør må kuratere de endelige 20.
- **K4 ingen duplisering (SKILL.md ↔ ref-filer):** score 15 (5 = ingen duplisering). Finnes detalj
i SKILL.md body som dupliserer ref-filer? Gi konkret eksempel. pass = score ≥ 4.
- **K7 imperativ/instruksjons-stil:** sample 10 instruksjonssetninger fra body; andel i
imperativ/infinitiv. pass = ratio ≥ 0.80.
- **K8 kildehenvisning i ref-filer:** for 5 samplede ref-filer, har header `Last updated` /
`Verified` / kilde-URL? Rapporter andel. pass = ratio ≥ 0.80.
- **K9 ingen VOLATIL tid-sensitiv info i SKILL.md body:** finnes **volatile** påstander DIREKTE i body
(ikke i ref-filer) — GA/preview-release-status, modellversjoner, SLA-/ytelses-/pris-tall, regions-
tilgjengelighet? List funn. pass = ingen volatile funn. **Utenfor scope (ikke funn):** stabile
identifikatorer som forordningsår (2024/1689), lovsaksnr (C-311/18), standard-versjonsnavn
(OWASP LLM Top 10 2025, MADR v3.0), filnavn og generisk forklarende «preview»/«GA» uten konkret
produkt-status. Disse er navngitte identifikatorer, ikke ferskhets-sensitive påstander.
RETURNER KUN dette JSON-objektet (ingen annen tekst, ingen markdown-fence):
```
{"skill":"<NAME>","K1_triggerPrecision":{"provisional":true,"precision":0.0,"notes":""},"K4_noDuplication":{"score":0,"pass":false,"evidence":""},"K7_imperativeStyle":{"ratio":0.0,"pass":false,"notes":""},"K8_sourceCitation":{"ratio":0.0,"pass":false,"sampledFiles":[],"notes":""},"K9_noTimeSensitive":{"pass":false,"findings":[]}}
```