feat(okr): leading/lagging-balanse som rubrikk-dimensjon

agents/kvalitetssjekker-agent.md

@@ -32,7 +32,7 @@ Org-kontekst kan være sendt med i Task-prompten fra den kallende kommandoen —
 
 ## Din oppgave
 
-Scor mot ALLE 10 dimensjonene i den kanoniske rubrikken
+Scor mot ALLE 11 dimensjonene i den kanoniske rubrikken
 (`${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/okr-offentlig-sektor/references/okr-quality-rubrics.md`,
 fem ankere per dimensjon). Bær ikke et eget scorebånd — rubrikkfila eier anker → skala.
 
@@ -43,12 +43,13 @@ fem ankere per dimensjon). Bær ikke et eget scorebånd — rubrikkfila eier ank
    - **Scope** — riktig dimensjonert for én tertial
    - **Alignment** — koblet oppover til org-OKR/tildelingsbrev
 
-2. **Scor hvert Key Result** mot de 5 Key Result-dimensjonene:
+2. **Scor hvert Key Result** mot de 6 Key Result-dimensjonene:
    - **Målbarhet** — konkrete tall med baseline → target
    - **Outcome** — reell effekt heller enn output/aktivitet
    - **Ambisjon** — riktig stretch (~70 %), ikke sandbagget
    - **Datakilde** — spesifisert og faktisk tilgjengelig
    - **Uavhengighet** — teamet kan påvirke utfallet vesentlig (påvirkning, ikke nødvendigvis full kontroll)
+   - **Leading/lagging-balanse** — kobler en leading-indikator som måles underveis til et lagging-utfall som bekrefter effekten, med erkjent tidsforsinkelse
 
 3. **Sjekk for antipatterns** fra `references/okr-antipatterns.md`:
    - Aktivitetsorientert

commands/kvalitet.md

@@ -47,9 +47,9 @@ Scoringen bruker ÉN kanonisk sannhetskilde — bær ikke et eget scorebånd ell
 inline-rubrikk her:
 `${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/okr-offentlig-sektor/references/okr-quality-rubrics.md`
 
-Fila har fem ankere per dimensjon (svakest → sterkest) over alle 10 dimensjonene:
+Fila har fem ankere per dimensjon (svakest → sterkest) over alle 11 dimensjonene:
 - **Objective (5):** Inspirerende, Klarhet, Outcome-fokus, Scope, Alignment
-- **Key Result (5):** Målbarhet, Outcome, Ambisjon, Datakilde, Uavhengighet
+- **Key Result (6):** Målbarhet, Outcome, Ambisjon, Datakilde, Uavhengighet, Leading/lagging-balanse
 
 Les ankerbeskrivelsen per dimensjon, finn nivået OKR-en faktisk treffer, og scor 1-5.
 Anker → 0-10-skala er definert i rubrikkfila («Bruk»-avsnittet): anker 1 → 1-2,

skills/okr-offentlig-sektor/references/okr-quality-rubrics.md

@@ -98,6 +98,17 @@ Måler om teamet **kan påvirke vesentlig** — om det rår over de viktigste dr
 4. **Anker 4** — Teamet rår over de fleste driverne, med en mindre ekstern avhengighet.
 5. **Anker 5 (sterkest)** — Teamet rår over de viktigste driverne og kan påvirke utfallet vesentlig.
 
+### Leading/lagging-balanse
+Måler om Key Result-settet kobler en **leading**-indikator (måles underveis, teamet påvirker den i perioden) til et **lagging**-utfall (bekrefter effekten, men foreligger først i etterkant). Riksrevisjonen har som kjernefunn at statlige årsrapporter gir informasjon om aktiviteter og tjenesteleveranser «og i liten grad effekter» — rene lagging-mål er vanskelige å rapportere tertialvis, og svaret er å måle begge deler bevisst, ikke å droppe effekten. KOSTRA er et typisk lagging-mål: nøkkeltallene gjelder foregående år og publiseres foreløpig 15. mars og endelig 15. juni, så de kan aldri følges opp tertialvis.
+
+1. **Anker 1 (svakest)** — Kun aktivitetsmål; ingenting i settet sier om aktiviteten virket.
+2. **Anker 2** — Kun leading-indikatorer; effekten er påstått, men ingen måler den.
+3. **Anker 3** — Både leading og lagging finnes, men koblingen mellom dem er ikke uttalt.
+4. **Anker 4** — Leading og lagging er koblet, men tidsforsinkelsen er ikke erkjent (lagging-utfallet behandles som om det forelå i perioden).
+5. **Anker 5 (sterkest)** — Eksplisitt par av leading-indikator og lagging-utfall, med uttalt tidsforsinkelse og navngitt tidspunkt for når lagging-tallet faktisk foreligger.
+
+> **Merk:** et lagging-mål med årlig publisering hører hjemme som *lagging*-halvdelen av paret, aldri som tertialvis KR. Se `okr-kommunal-styring.md` for KOSTRA-kadensen.
+
 > **Avveining Outcome ↔ Uavhengighet (samfunnseffekt-KR):** Et sterkt Outcome-KR (Anker 5: reell samfunnseffekt for bruker/samfunn) er ofte et *delt* utfall teamet ikke rår fullt over — det scorer da lavt på Uavhengighet. Dette er en reell spenning, ikke en formuleringsfeil, og den skal ikke «løses» ved å svekke outcome-ambisjonen. **Done-condition:** par samfunnseffekt-KR-et (aspirational/delt) med ett eller flere **committed leading-tiltak** teamet faktisk kontrollerer. Scor da Uavhengighet på *tiltakene*, og aksepter lav Uavhengighet på selve outcome-KR-et som prisen for å måle noe som faktisk betyr noe. Et KR skal aldri nedgraderes fra outcome til ren aktivitet kun for å heve Uavhengighet-scoren.
 
 ---

tests/canon-consistency.test.mjs

@@ -108,9 +108,9 @@ function divergentEnumeration(line) {
 
 // ==================== parser-sanity (jf. B1) ====================
 
-test('parser-sanity: headingsOf finner 10 rubrikk-dimensjoner', () => {
+test('parser-sanity: headingsOf finner 11 rubrikk-dimensjoner', () => {
   const dims = headingsOf(readDoc(`${REF}/okr-quality-rubrics.md`), /^### /);
-  assert.equal(dims.length, 10, `forventet 10 dims, fant ${dims.length}`);
+  assert.equal(dims.length, 11, `forventet 11 dims, fant ${dims.length}`);
 });
 
 test('parser-sanity: mdTables finner confidence-tabellen i okr-framework.md', () => {
@@ -386,10 +386,10 @@ function dimTokens(body) {
   return tokens;
 }
 
-// (g) F-e agent 10 dims. RED til Step 10. Utled dimensjonsnavnene, ikke hardkod.
-test('(g) F-e: kvalitetssjekker-agent daekker alle 10 rubrikk-dimensjoner', () => {
+// (g) F-e agent 11 dims. RED til Step 10. Utled dimensjonsnavnene, ikke hardkod.
+test('(g) F-e: kvalitetssjekker-agent daekker alle 11 rubrikk-dimensjoner', () => {
   const dims = headingsOf(readDoc(`${REF}/okr-quality-rubrics.md`), /^### /);
-  assert.equal(dims.length, 10, `parser-sanity: forventet 10 dims, fant ${dims.length}`);
+  assert.equal(dims.length, 11, `parser-sanity: forventet 11 dims, fant ${dims.length}`);
   const tokens = dimTokens(readDoc('agents/kvalitetssjekker-agent.md'));
   const missing = dims.filter((d) => !tokens.has(d));
   assert.deepEqual(missing, [], `kvalitetssjekker-agent mangler rubrikk-dims: ${missing.join(', ')}`);
@@ -404,6 +404,72 @@ test('(g2) F-e: dim-vakten skiller Outcome fra Outcome-fokus', () => {
   assert.ok(!tokens.has('Outcome'), '"Outcome" skal IKKE dekkes av "Outcome-fokus"');
 });
 
+// --- (g3) dimensjonstall drift-laas paa tvers av de TRE flatene (D7 steg 15) ---
+//
+// Rubrikkfila er sannhetskilden; kvalitet.md og kvalitetssjekker-agent.md OMTALER
+// antallet i prosa. Da steg 15 la til en 11. dimensjon var det nettopp de omtalene
+// som kunne bli staaende paa "10" -- samme defektklasse som (d) F-g loeser for
+// antipattern-antallet: ALDRI hardkod tallet i vakten, utled det.
+//
+// Tre teller-akser, fordi prosaen baerer alle tre: totalen ("alle 11 dimensjonene"),
+// Objective-gruppa og Key Result-gruppa. En vakt paa bare totalen ville sluppet
+// gjennom "de 5 Key Result-dimensjonene" etter at gruppa ble seks.
+function rubricDims() {
+  const body = readDoc(`${REF}/okr-quality-rubrics.md`);
+  const groups = { Objective: [], 'Key Result': [] };
+  let cur = null;
+  for (const line of body.split('\n')) {
+    const g = line.match(/^## (Objective|Key Result)-dimensjoner\s*$/);
+    if (g) { cur = g[1]; continue; }
+    if (/^## /.test(line)) { cur = null; continue; }
+    const d = line.match(/^### (.+?)\s*$/);
+    if (d && cur) groups[cur].push(d[1]);
+  }
+  return groups;
+}
+
+test('(g3) dimensjonstall i kvalitet + kvalitetssjekker == faktisk antall i rubrikkfila', () => {
+  const groups = rubricDims();
+  const obj = groups.Objective.length;
+  const kr = groups['Key Result'].length;
+  const total = obj + kr;
+
+  // parser-sanity: gruppene skal finnes og summere til overskrifts-tellingen.
+  assert.ok(obj > 0 && kr > 0, `parser-sanity: fant ${obj} Objective- og ${kr} KR-dims`);
+  assert.equal(
+    total,
+    headingsOf(readDoc(`${REF}/okr-quality-rubrics.md`), /^### /).length,
+    'gruppe-summen skal daekke alle ###-dimensjoner (ingen dim utenfor de to gruppene)',
+  );
+
+  // Hver dimensjon skal ha NOEYAKTIG fem ankere -- ankerformen er det rubrikkfila lover.
+  const blocks = readDoc(`${REF}/okr-quality-rubrics.md`).split(/^### /m).slice(1);
+  const feilAnkertall = blocks
+    .map((b) => [b.split('\n')[0].trim(), (b.match(/^\d+\. \*\*Anker \d/gm) ?? []).length])
+    .filter(([, n]) => n !== 5)
+    .map(([navn, n]) => `${navn}: ${n} ankere`);
+  assert.deepEqual(feilAnkertall, [], `hver dimensjon skal ha fem ankere:\n${feilAnkertall.join('\n')}`);
+
+  // Drift-laasen: hvert tall prosaen oppgir maa matche den utledede tellingen.
+  const akser = [
+    [/(\d+)\s+dimensjonene?\b/gi, total, 'totalt antall dimensjoner'],
+    [/\bObjective\s*\((\d+)\)/g, obj, 'Objective-gruppa'],
+    [/\bKey Result\s*\((\d+)\)/g, kr, 'Key Result-gruppa'],
+    [/\bde (\d+) Objective-dimensjonene\b/g, obj, 'Objective-gruppa'],
+    [/\bde (\d+) Key Result-dimensjonene\b/g, kr, 'Key Result-gruppa'],
+  ];
+  const drift = [];
+  for (const f of ['commands/kvalitet.md', 'agents/kvalitetssjekker-agent.md']) {
+    const body = readDoc(f);
+    for (const [re, forventet, hva] of akser) {
+      for (const m of body.matchAll(re)) {
+        if (Number(m[1]) !== forventet) drift.push(`${f}: "${m[0].trim()}" != ${forventet} (${hva})`);
+      }
+    }
+  }
+  assert.deepEqual(drift, [], `dimensjonstall-drift (rubrikkfila = ${obj}+${kr}=${total}):\n${drift.join('\n')}`);
+});
+
 // (h) F-a fjerning. RED til Step 7. Score->modenhet-avledning borte; sandbagging-trendsignal til stede.
 test('(h) F-a: ingen score->modenhet-avledning; sandbagging-trendsignal til stede', () => {
   const problems = [];