Opgavebank

Opgave

Opret et Google Antigravity multi-root workspace der indeholder mindst to separate projekter (f.eks. et Python data-analyse projekt og et Node.js API-projekt). Konfigurer workspace-specifikke AI-indstillinger så Gemini bruger forskellige system prompts per projekt-rod.

Instruktioner

1. Opret en .code-workspace fil med to projekt-rods
2. I hvert projekts .vscode/settings.json, konfigurer Gemini-udvidelsens indstillinger med projekt-specifik kontekst
3. I det ene projekt: sæt Gemini til at fokusere på Python data-analyse og pandas
4. I det andet projekt: sæt Gemini til at fokusere på REST API design og Express.js
5. Test at Gemini giver kontekst-relevant assistance i hvert projekt
6. Tilføj mindst 3 custom keyboard shortcuts i workspace-filen

Forventet resultat

Et fungerende multi-root workspace hvor AI-assistancen er kontekst-specifik per projekt. Når I arbejder i Python-projektet får I pandas/numpy forslag, og i Node-projektet får I Express/API forslag.

Evalueringskriterie

• .code-workspace fil eksisterer med min. 2 roots
• Hvert projekt har separate .vscode/settings.json
• Gemini giver kontekst-relevant hjælp i hvert projekt
• Min. 3 custom keyboard shortcuts defineret

Hint

{
  "folders": [
    { "path": "./data-projekt" },
    { "path": "./api-projekt" }
  ],
  "settings": {
    "gemini.systemInstruction": "Global kontekst her"
  }
}

Opgave

Byg en samling af Google Antigravity snippets der bruger AI til at generere domæne-specifikke code templates. Brug Gemini til at generere snippets baseret på jeres Swipbox-arbejdsområde (kvalitetsdata, 8D-rapporter, trend-analyse).

Instruktioner

1. Opret en .vscode/swipbox.code-snippets fil
2. Brug Gemini til at generere min. 5 snippets til typiske Swipbox-opgaver:
   • 8d-report: Template til 8D problemløsningsrapport
   • trend-data: Python-kode til trend-analyse af kvalitetsdata
   • quality-check: Tjekliste-template til kvalitetskontrol
   • pareto-chart: Kode til Pareto-diagram fra CSV-data
   • spc-control: SPC (Statistical Process Control) chart setup
3. Hvert snippet skal have: prefix, body med tab stops ($1, $2), og description
4. Test hvert snippet ved at skrive prefix og trykke Tab
5. Iterer med Gemini: bed den forbedre snippets baseret på feedback

Forventet resultat

En snippet-samling der sparer 5-10 minutter per opgave når Kim eller Kenneth arbejder med typiske Swipbox-kvalitetsopgaver. Snippets skal være på-en-tast-klar.

Evalueringskriterie

• Min. 5 fungerende snippets i .code-snippets fil
• Hvert snippet har prefix, body med tab stops, og description
• Snippets er relevante for Swipbox-domænet
• Mindst et snippet genererer funktionel Python-kode

Hint

{
  "8D Report Template": {
    "prefix": "8d-report",
    "body": [
      "# 8D Problem Solving Report",
      "## D1: Team: $1",
      "## D2: Problem Description: $2",
      "## D3: Containment Actions: $3"
    ],
    "description": "Swipbox 8D rapport template"
  }
}

Opgave

Gennemfør en systematisk audit af jeres Google Antigravity extensions. Brug Gemini til at analysere hvilke extensions der er redundante, mangler, eller konflikter med hinanden — særligt i forhold til AI-produktivitet.

Instruktioner

1. Eksporter jeres nuværende extension-liste: code --list-extensions > extensions.txt
2. Giv listen til Gemini med prompten: “Analyser disse Google Antigravity extensions for en kvalitetsingeniør. Identificer: redundante, manglende for AI-workflow, og potentielle konflikter.”
3. Implementer Geminis anbefalinger (installer/afinstaller)
4. Dokumenter før/efter i en markdown-fil
5. Mål forskellen: Starter Google Antigravity hurtigere? Mindre hukommelsesforbrug?

Forventet resultat

En optimeret extension-stack med dokumentation over ændringer og begrundelser. Google Antigravity skal føle hurtigere og AI-integration skal være strømlinet.

Evalueringskriterie

• Før/efter extension-liste dokumenteret
• Min. 2 extensions fjernet med begrundelse
• Min. 1 ny extension tilføjet med begrundelse
• Opstarts-tid eller hukommelse målt før/efter

Hint

Opgave

Opret en komplet CLAUDE.md fil til et reelt Swipbox-projekt (f.eks. kvalitetsdatastyring eller pakkemaskineovervågning). Filen skal være så god at enhver AI-assistent straks kan fungere som domæneekspert.

Instruktioner

1. Vælg et reelt Swipbox-projekt eller -proces I arbejder med dagligt
2. Strukturer CLAUDE.md med disse sektioner:
   • Rolle-definition: Hvad er AI’ens ekspertise i dette projekt?
   • Domæne-kontekst: Forklar Swipbox-specifikke termer, processer, KPI’er
   • Output-regler: Formatering, sprog, kvalitetskrav
   • Anti-patterns: Hvad må AI’en ALDRIG gøre?
   • Quick triggers: Typiske opgaver og forventede svar
   • Ressourcer: Filer og data AI’en skal kende til
3. Test med min. 3 forskellige opgavetyper — ser I forskel?
4. Iterer: tilføj regler baseret på hvad der gik galt

Forventet resultat

En CLAUDE.md der gør AI til Swipbox-ekspert. Når I stiller domæne-specifikke spørgsmål får I præcise svar uden at skulle forklare kontekst.

Evalueringskriterie

• CLAUDE.md indeholder alle 6 sektioner
• Min. 5 Swipbox-specifikke termer defineret
• Min. 3 anti-patterns dokumenteret
• Testet med 3 opgaver — dokumenteret forskel med/uden

Hint

# CLAUDE.md - [Projekt Navn]

## Rolle
Du er en kvalitetsingeniør-assistent...

## Domæne
- **Parcel locker:** Swipbox' kerneprodukt...
- **8D:** Problem-solving methodology...

Opgave

Design og implementer et tre-lags kontekst-hierarki der sikrer at AI’en får den rigtige information på det rigtige tidspunkt: global viden (altid), projekt-kontekst (per projekt), og opgave-specifik kontekst (per task).

Instruktioner

1. Opret en global kontekstfil (~/.claude/CLAUDE.md) med:
   • Jeres rolle og organisation
   • Generelle output-præferencer (sprog, format)
   • Universelle regler (sikkerhed, fortrolighed)
2. Opret en projekt-kontekstfil (projekt/CLAUDE.md) med:
   • Projekt-specifikke termer og processer
   • Relevante datakilder og API’er
   • Teamstruktur og ansvarsområder
3. Demonstrer opgave-kontekst via en specifik prompt der refererer til begge niveauer
4. Test prioritering: Hvad sker der når global og projekt modsiger hinanden?
5. Dokumenter hierarkiet med et diagram

Forventet resultat

Et fungerende kontekst-hierarki hvor AI’en automatisk arver global viden men kan overrides på projekt-niveau. Dokumenteret med eksempler på arv og override.

Evalueringskriterie

• Global kontekstfil oprettet med min. 3 regler
• Projekt-kontekstfil oprettet med domæne-specifik viden
• Override-test gennemført og dokumenteret
• Hierarki-diagram tegnet (kan være ASCII art)

Hint

Opgave

Implementer et hukommelsessystem for jeres AI-assistent der lærer af erfaringer. Brug en scratchpad-fil til løbende notater og en After Action Review (AAR) struktur til systematisk læring.

Instruktioner

1. Opret en scratchpad.md fil i jeres projekt med sektioner:
   • Aktive beslutninger: Ting AI’en skal huske på tværs af sessioner
   • Patterns observeret: Gentagende mønstre i jeres workflow
   • Fejl at undgå: Ting der er gået galt før
2. Design et AAR-format med felterne:
   • Hvad var opgaven?
   • Hvad gik godt?
   • Hvad gik skidt?
   • Hvad gør vi anderledes næste gang?
3. Gennemfør en reel opgave med AI og udfyld en AAR bagefter
4. Tilføj en instruktion i CLAUDE.md: “Læs altid scratchpad.md ved session-start”
5. Test at AI’en faktisk bruger scratchpad-informationen

Forventet resultat

Et fungerende hukommelsessystem hvor AI’en akkumulerer viden over tid. Næste gang I starter en session, ved AI’en allerede hvad der virkede og hvad der fejlede.

Evalueringskriterie

• scratchpad.md oprettet med min. 3 sektioner
• AAR-format designet med alle 4 felter
• Min. 1 reel AAR udfyldt
• CLAUDE.md refererer til scratchpad
• Test viser at AI bruger scratchpad-info

Hint

## AAR: 2026-02-19 Kvalitetsdata-analyse
- **Opgave:** Analyser fejlrate på Station 7
- **Godt:** AI fandt korrekt trend på 15 min
- **Skidt:** AI brugte forkert baseline (2024 vs 2025)
- **Næste gang:** Tilføj regel i CLAUDE.md: "Brug altid seneste 12 mdr som baseline"

Opgave

Byg et struktureret prompt-bibliotek med genbrugelige prompts til typiske Swipbox-opgaver. Organiser dem efter kategori og sværhedsgrad så de er hurtige at finde og bruge.

Instruktioner

1. Identificer 8-10 opgaver I udfører regelmæssigt (f.eks. kvalitetsrapporter, dataanalyse, emails)
2. Skriv en optimeret prompt til hver opgave med:
   • Klar rolle-tildeling
   • Specifik kontekst
   • Output-format krav
   • Eksempler på godt/dårligt output
3. Organiser i en prompts/ mappe med kategorier:
   • prompts/analyse/ - Data-analyse prompts
   • prompts/rapporter/ - Rapporterings-prompts
   • prompts/kommunikation/ - Email/besked prompts
4. Test hver prompt og noter kvalitetsscore (1-5)
5. Iterer de prompts der scorer under 4

Forventet resultat

Et prompt-bibliotek med min. 8 testede, kvalitetssikrede prompts der dækker de mest almindelige Swipbox-opgaver. Hvert prompt har dokumenteret kvalitetsscore.

Evalueringskriterie

• Min. 8 prompts oprettet i kategoriseret mappestruktur
• Hver prompt har rolle, kontekst, format og eksempel
• Alle prompts testet med kvalitetsscore
• Min. 2 prompts itereret baseret på test-feedback

Hint

# Prompt: Kvalitetsrapport Generator
**Kategori:** Rapporter
**Score:** 4/5

## Prompt
Du er en kvalitetsingeniør hos Swipbox.
Analyser vedhæftede data og generer en rapport med:
1. Executive Summary (max 3 sætninger)
2. Top 5 fejltyper med Pareto-fordeling
3. Anbefalede actions med prioritering

Opgave

Lær at diagnosticere og fikse problemer når AI’en giver forkert eller irrelevant output. Forstå de typiske fejlkilder i kontekst-management og byg et debugging-workflow.

Instruktioner

1. Skab 3 fejl-scenarier bevidst:
   • Scenarie A: Modstridende instruktioner i CLAUDE.md
   • Scenarie B: For meget kontekst (overload)
   • Scenarie C: Manglende kontekst (AI gætter)
2. For hvert scenarie:
   • Dokumenter den forkerte opførsel
   • Identificer root cause
   • Implementer en fix
   • Verificer at fix virker
3. Byg en debugging-tjekliste:
   • “Når AI svarer forkert, check disse 5 ting…”
4. Tilføj tjeklisten til jeres CLAUDE.md

Forventet resultat

3 dokumenterede fejl-scenarier med root cause analyse og fix. En genbrugelig debugging-tjekliste der forebygger fremtidige kontekst-problemer.

Evalueringskriterie

• 3 fejl-scenarier skabt og dokumenteret
• Root cause identificeret for hvert scenarie
• Fix implementeret og verificeret
• Debugging-tjekliste med min. 5 punkter
• Tjekliste integreret i CLAUDE.md

Hint

Opgave

Udfør den SAMME opgave med tre forskellige AI-værktøjstyper og dokumenter forskellen i tid, kvalitet og indsats. Brug en reel Swipbox-opgave for maksimal relevans.

Instruktioner

1. Vælg en reel opgave, f.eks.: “Analyser fejldata fra seneste måned og lav en trend-rapport”
2. Runde 1 - Chatbot (ChatGPT/Gemini i browser):
   • Start fra scratch, copy-paste data ind
   • Mål tid og noter kvaliteten af output
3. Runde 2 - Copilot (Gemini i Google Antigravity):
   • Brug inline suggestions mens I skriver kode
   • Mål tid og noter kvaliteten
4. Runde 3 - Agent (Claude Code):
   • Giv opgaven som en samlet instruktion
   • Lad agenten arbejde selvstændigt
   • Mål tid og noter kvaliteten
5. Udfyld benchmark-skema (se nedenfor)

Benchmark-skema

Forventet resultat

Et udfyldt benchmark med kvantitative data der viser styrkerne ved hver værktøjstype. I skal kunne argumentere for hvornår I bruger hvad.

Evalueringskriterie

• Alle 3 runder gennemført med SAMME opgave
• Benchmark-skema udfyldt med reelle tal
• Min. 3 observationer/konklusioner dokumenteret
• Anbefaling: Hvornår bruges hvilken type?

Hint

Opgave

Design og dokumenter en komplet Planner-Worker-Judge pipeline til en Swipbox-opgave. Forstå rollefordelingen og implementer en simpel version manuelt (du er orchestratoren).

Instruktioner

1. Vælg en egnet opgave, f.eks.: “Generer en månedlig kvalitetsrapport fra rådata”
2. Planner-fase: Brug AI (Claude/Gemini) til at bryde opgaven ned:
   • Hvad er input? Output? Milestones?
   • Skriv en task-fil med steps
3. Worker-fase: Udfør hvert step med AI som worker:
   • Giv AI’en EN opgave ad gangen
   • Saml resultater
4. Judge-fase: Brug en ANDEN AI-session til at evaluere:
   • Er output korrekt?
   • Mangler der noget?
   • Kvalitetsscore?
5. Dokumenter hele flowet i en markdown-fil

Forventet resultat

En dokumenteret pipeline med klare roller, input/output per fase, og et endeligt resultat der er blevet kvalitetstjekket af en uafhængig “judge”. Demonstrerer agent-arkitektur i praksis.

Evalueringskriterie

• Alle 3 faser gennemført og dokumenteret
• Task-fil fra planner med min. 4 steps
• Worker-output for hvert step
• Judge-evaluering med score og feedback
• Refleksion: Hvad ville være anderledes med en automatiseret orchestrator?

Hint

Opgave

Design og test et sæt guardrails der forhindrer AI-agenter i at gøre skade. Fokuser på Swipbox-relevante scenarier: fortrolige data, forkerte beslutninger, og ukontrolleret automatisering.

Instruktioner

1. Identificer 5 risiko-scenarier for AI i Swipbox-kontekst:
   • F.eks.: AI sender fortrolige kvalitetsdata til tredjepart
   • F.eks.: AI ændrer produktionsparametre uden godkendelse
2. Design en guardrail for hvert scenarie:
   • Pre-execution: Tjek før handling (f.eks. “aldrig send data eksternt”)
   • Runtime: Overvågning under udførsel (f.eks. “stop hvis fil > 10MB”)
   • Post-execution: Validering af resultat (f.eks. “human review før deploy”)
3. Implementer min. 2 guardrails som regler i en CLAUDE.md:
   • Skriv reglen
   • Test at AI’en overholder den
   • Prøv at “bryde” reglen med et tricky prompt
4. Dokumenter resultater

Forventet resultat

Et guardrails-dokument med 5 scenarier, designede guardrails, og testresultater. Min. 2 guardrails implementeret og verificeret i praksis.

Evalueringskriterie

• 5 risiko-scenarier identificeret og beskrevet
• Guardrail designet for hvert scenarie
• Min. 2 guardrails implementeret i CLAUDE.md
• Guardrails testet — inkl. forsøg på at bryde dem
• Dokumentation af hvad der virkede/ikke virkede

Hint

Opgave

Design en komplet AI-skill (specialiseret agent) til en specifik Swipbox-opgave. En skill er en genbrugelig AI-konfiguration med fast rolle, regler og værktøjsadgang.

Instruktioner

1. Vælg en gentagende Swipbox-opgave der egner sig til automatisering:
   • F.eks.: “Kvalitetsdata-analytiker” eller “8D-rapport-assistent”
2. Design skillen med disse elementer:
   • Navn og rolle: Hvad hedder den og hvad gør den?
   • Ekspertise: Hvilken domæne-viden har den?
   • Input/Output: Hvad modtager den og hvad leverer den?
   • Værktøj: Hvilke tools har den adgang til?
   • Regler: Hvad må den/må den ikke?
   • Workflow: Step-by-step proces
3. Skriv en komplet SKILL.md fil efter Torbens format
4. Test skillen ved at simulere 3 opgaver med den
5. Iterer baseret på testresultater

Forventet resultat

En komplet, dokumenteret AI-skill der kan genbruges. Den skal være så veldesignet at en ny AI-session kan “blive” denne specialist bare ved at læse SKILL.md.

Evalueringskriterie

• SKILL.md oprettet med alle 6 elementer
• Minimum 5 domæne-specifikke regler
• Workflow med min. 4 steps
• Testet med 3 opgaver — resultater dokumenteret
• Min. 1 iteration baseret på feedback

Hint

---
name: kvalitets-analytiker
description: Analyserer kvalitetsdata og genererer rapporter
---

# Kvalitets-Analytiker

**Rolle:** Du er en specialist i Swipbox kvalitetsdata.

## Regler
1. Brug ALTID seneste 12 måneders data som baseline
2. ALDRIG presenter rådata -- altid aggregeret

## Workflow
1. Modtag datafil
2. Valider dataformat
3. Kør analyse
4. Generer rapport

Opgave

Brug Claude Code til at analysere en eksisterende kodebase (kan være dette workshop-site eller et Swipbox-projekt). Udfør en komplet analyse der afslører arkitektur, patterns og forbedringspotentiale.

Instruktioner

1. Start Claude Code i et projektmappen: claude
2. Bed Claude Code om at:
   • Kortlægge projektstrukturen og arkitekturen
   • Identificere design patterns der bruges
   • Finde potentielle problemer (sikkerhed, performance, maintainability)
   • Foreslå 3 konkrete forbedringer
3. Evaluer kvaliteten af analysen:
   • Er arkitektur-beskrivelsen korrekt?
   • Fandt den reelle problemer?
   • Er forslagene actionable?
4. Prøv det samme med Gemini CLI og sammenlign
5. Dokumenter forskelle i analysekvalitet

Forventet resultat

En komplet kodebase-analyse rapport genereret af Claude Code, med arkitektur-diagram, identificerede issues og prioriterede forbedringer. Sammenligning med Gemini CLI output.

Evalueringskriterie

• Claude Code analyse gennemført
• Arkitekturbeskrivelse er korrekt
• Min. 3 issues identificeret
• Min. 3 forbedringer foreslået
• Sammenligning med Gemini CLI dokumenteret

Hint

Opgave

Brug Claude Code til at udføre en batch-transformation af filer — f.eks. konverter en mappe med CSV-filer til formaterede markdown-rapporter, eller transformer log-filer til struktureret JSON.

Instruktioner

1. Forbered testdata: Opret 3-5 CSV-filer med simuleret kvalitetsdata:
   • station1.csv: Dato, Fejltype, Antal, Linie
   • station2.csv: Samme format, andre data
   • station3.csv: Samme format, andre data
2. Bed Claude Code om at:
   • Læse alle CSV-filer i mappen
   • For hver fil: generer en markdown-rapport med summary statistics
   • Tilføj en samlet oversigt (summary.md) der samler alle stationer
3. Verificer output:
   • Er alle filer transformeret?
   • Er tallene korrekte?
   • Er markdown-formatteringen konsistent?
4. Bed Claude Code om at tilføje fejlhåndtering og logging

Forventet resultat

En automatiseret fil-transformation pipeline der konverterer rådata til formaterede rapporter. Claude Code skal have oprettet alle output-filer plus en samlet rapport.

Evalueringskriterie

• Alle input-filer transformeret til markdown
• Tallene i rapporterne matcher kildedata
• summary.md samler data fra alle stationer
• Fejlhåndtering tilføjet (hvad sker hvis en fil mangler?)

Hint

Opgave

Forstå og konfigurer Model Context Protocol (MCP) til at udvide Claude Code med eksterne værktøjer. MCP lader AI’en tale med databaser, API’er og andre systemer.

Instruktioner

1. Forstå MCP-konceptet:
   • Hvad er MCP og hvorfor eksisterer det?
   • Hvad er forskellen på MCP tools vs. direkte API-kald?
2. Konfigurer min. 1 MCP-server i Claude Code:
   • Rediger .claude/settings.json med MCP-konfiguration
   • Forslag: Filesystem MCP-server (læs/skriv filer med fine-grained permissions)
3. Test MCP-integrationen:
   • Bed Claude Code om at bruge det nye værktøj
   • Verificer at det virker korrekt
4. Design (på papir) en MCP-integration til Swipbox:
   • Hvilken datakilde ville være mest værdifuld?
   • Hvilke operations skal være tilgængelige?
   • Sikkerhedsovervejelser?

Forventet resultat

Fungerende MCP-integration i Claude Code plus et design-dokument for en Swipbox-relevant MCP-server. Forståelse af MCP som arkitektur-princip.

Evalueringskriterie

• MCP-konceptet forklaret med egne ord
• Min. 1 MCP-server konfigureret og testet
• Design-dokument for Swipbox MCP-integration
• Sikkerhedsovervejelser dokumenteret

Hint

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic-ai/mcp-filesystem", "/tilladt/mappe"]
    }
  }
}

Opgave

Kombiner Git-workflow med AI-assisteret code review. Brug Claude Code til at analysere diffs, skrive commit messages, og reviewe kode inden push.

Instruktioner

1. Opret et lille testprojekt med Git initialiseret
2. Lav 3-4 commits med bevidst blandede kvaliteter:
   • En god commit (ren kode, godt navngivet)
   • En dårlig commit (hardcoded værdier, ingen fejlhåndtering)
   • En suspekt commit (potentiel sikkerhedsrisiko)
3. Brug Claude Code til at:
   • Gennemgå git diff og identificere issues
   • Foreslå bedre commit messages baseret på diff
   • Lave en komplet code review af hele projektet
4. Implementer Claude Codes forslag og lav nye commits
5. Sammenlign før/efter kvaliteten

Forventet resultat

Et Git-repository med dokumenteret før/efter kvalitet. Claude Code har fundet reelle issues og foreslået forbedringer der faktisk gør koden bedre.

Evalueringskriterie

• Git repo oprettet med min. 3 commits
• Claude Code review gennemført
• Min. 2 issues fundet og fikset
• Commit messages forbedret
• Før/efter sammenligning dokumenteret

Hint

Opgave

Kortlæg og prioriter automatiseringsmuligheder i jeres daglige Swipbox-arbejde. Målet er en prioriteret liste af use cases der egner sig til en personlig AI-assistent (Moltbot-konceptet).

Instruktioner

1. Brainstorm min. 10 gentagende opgaver i jeres hverdag:
   • Dataindsamling og -rapportering
   • Email-håndtering og kommunikation
   • Kvalitetskontrol og -analyse
   • Dokumentation og statusopdateringer
2. For HVER opgave, vurder:
   • Frekvens: Daglig/Ugentlig/Månedlig
   • Tidsforbrug: Minutter per gang
   • Automatiseringspotentiale: Højt/Medium/Lavt
   • Risiko ved fejl: Høj/Medium/Lav
3. Plot i en 2x2 matrix: Værdi (tidsforbrug x frekvens) vs Kompleksitet
4. Vælg top 3 kandidater til automatisering
5. For #1-kandidaten: skriv en detaljeret specifikation

Forventet resultat

En prioriteret use case-liste med kvantificerede værdier. Top 3 kandidater identificeret med #1 specificeret i detaljer klar til implementering.

Evalueringskriterie

• Min. 10 use cases identificeret
• Alle vurderet på frekvens, tid, potentiale, risiko
• 2x2 matrix tegnet
• Top 3 udvalgt med begrundelse
• #1 specificeret med input/output/workflow

Hint

Opgave

Design en komplet arkitektur for en personlig AI-assistent (Moltbot) til Swipbox. Inkluder infrastruktur, integrationer, sikkerhed og skalering.

Instruktioner

1. Vælg hosting-model:
   • Cloud: AWS/GCP/Azure (nemt, skalerbart, dyrere)
   • VPS: Hetzner/DigitalOcean (billigt, fuld kontrol)
   • On-premise: Intern server (mest kontrol, mest arbejde)
   • Dokumenter fordele/ulemper for Swipbox
2. Design systemarkitekturen:
   • Frontend: Hvordan interagerer I med Moltbot? (Telegram, Slack, web?)
   • Backend: Hvad kører på serveren? (Python? Node?)
   • AI-layer: Hvilken model? Hvordan tilgår den? (API, lokal?)
   • Data-layer: Hvor gemmes data? Hvordan tilgår AI den?
3. Tegn et arkitekturdiagram (ASCII art eller på papir)
4. Identificer min. 3 integrationer:
   • F.eks.: Email-adgang, database-adgang, Slack-bot
5. Lav et budget-estimat: Hvad koster det at køre per måned?

Forventet resultat

Et komplet arkitekturdokument med diagram, komponent-beskrivelser, integrationsliste og budget. Realistisk nok til at kunne implementeres.

Evalueringskriterie

• Hosting-model valgt med begrundelse
• Arkitekturdiagram med min. 4 komponenter
• Min. 3 integrationer beskrevet
• Budget-estimat med månedlige omkostninger
• Skalerings-plan: Hvad sker når I vokser?

Hint

[Telegram Bot] → [Python Backend (VPS)] → [Claude API]
                        ↓
                  [SQLite Database]
                        ↓
                  [Scheduled Tasks (cron)]

Opgave

Byg en fungerende prototype af en personlig AI-assistent der kører lokalt. Brug Python + en AI API til at lave en kommandolinje-chatbot med vedvarende hukommelse.

Instruktioner

1. Opret et Python-projekt med denne struktur:

   moltbot-prototype/
   ├── bot.py           # Hovedscript
   ├── memory.json      # Vedvarende hukommelse
   ├── config.py        # API-nøgler og indstillinger
   └── prompts/
       └── system.md    # System prompt

2. Implementer (med AI-assistance):
   • Kommandolinje-interface der lærer bruger-input
   • Vedvarende hukommelse i JSON-fil (hvad har I snakket om før?)
   • System prompt der gør botten til Swipbox-specialist
   • Min. 2 “skills”: f.eks. vejr, kvalitetsdata-lookup
3. Test med 5 samtaler:
   • Husker den kontekst fra tidligere samtaler?
   • Er Swipbox-specialiseringen mærkbar?
   • Fungerer skills korrekt?
4. Dokumenter begrænsninger og næste-skridt

Forventet resultat

En kørende prototype der demonstrerer kernekonceptet: personlig AI med hukommelse og specialisering. Ikke produktionsklar, men funktionel nok til at bevise værdien.

Evalueringskriterie

• Python-projekt oprettet med korrekt struktur
• Chatbot kører og svarer på spørgsmål
• Hukommelse persisterer mellem sessioner
• System prompt giver Swipbox-kontekst
• Min. 1 skill implementeret og testet
• Dokumentation af begrænsninger

Hint

import json

def load_memory():
    try:
        with open("memory.json") as f:
            return json.load(f)
    except FileNotFoundError:
        return {"conversations": [], "facts": []}

def save_memory(memory):
    with open("memory.json", "w") as f:
        json.dump(memory, f, indent=2)

Opgave

Udarbejd en sikkerhedsplan for en AI-assistent i virksomhedsregi. Adresser datahåndtering, adgangskontrol, compliance og incident response.

Instruktioner

1. Data-klassificering: Kategoriser Swipbox-data i 3 niveauer:
   • Offentlig (kan deles frit)
   • Intern (kun medarbejdere)
   • Fortrolig (kun autoriserede)
2. Adgangskontrol: Design regler for hvad AI må tilgå:
   • Hvilke data må AI læse?
   • Hvilke data må AI ALDRIG se?
   • Hvem godkender adgangsændringer?
3. API-sikkerhed: Dokumenter bedste praksis:
   • API-nøgle håndtering (aldrig i kode!)
   • Rate limiting og budgetkontrol
   • Logging af alle AI-kald
4. Incident Response: Hvad gør I hvis:
   • AI lækker fortrolige data?
   • API-nøgle kompromitteres?
   • AI giver farligt/forkert råd?
5. Skriv en 1-side sikkerhedspolitik

Forventet resultat

En komplet sikkerhedsplan med data-klassificering, adgangsmatrix, API-sikkerhedsregler og incident response procedures. Klar til review af IT-ansvarlig.

Evalueringskriterie

• Data-klassificering med min. 5 eksempler per niveau
• Adgangsmatrix udfyldt
• API-sikkerhedsregler dokumenteret (min. 4)
• Incident response for min. 3 scenarier
• 1-side sikkerhedspolitik skrevet

Hint