Kjell Tore Guttormsen baa2d0220b feat(ultraplan-local): v1.6.0 — /ultraresearch-local deep research command

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>

2026-04-08 08:58:35 +02:00

3.1 KiB

Raw Blame History

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 skills/ms-ai-advisor/references/architecture/cost-models.md for baseline-priser per plattform. Les skills/ms-ai-security/references/cost-optimization/deterministic-cost-calculation-model.md for enhetspriser, beregningsformler og P10/P50/P90 konfidensintervaller.

3. Deleger estimering

Bruk Task-verktøyet til å lansere cost-estimation-agent:

Task(general-purpose): "Les agents/cost-estimation-agent.md og utfør kostnadsestimering.
Plattform: [plattform]
Brukere: [antall]
Volum: [volum]
Region: [region]
Les også: skills/ms-ai-advisor/references/architecture/cost-models.md
og 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

5. Neste steg

Tilby:

/architect:compare — sammenlign med alternativ plattform
/architect:license — detaljert lisensanalyse
Justere estimat med andre parametere

Retningslinjer

ALLTID presenter i NOK (bruk kurs ~11 NOK/USD hvis nødvendig)
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

3.1 KiB Raw Blame History