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feat: Current Status for remaining 20 anchors, LASR rewrite — triage complete (batch 4 of #603)

Author: rdmueller

docs/about.adoc

@@ -81,6 +81,8 @@ Different people using the same semantic anchor will get *similar, predictable r
 
 Not every term makes a good semantic anchor. We maintain high quality standards:
 
+*Inclusion means precision, not endorsement.* The catalog is a lexicon: an anchor's presence means the term works as a precise pointer to a dense, well-documented concept — not that we recommend the practice. Where a method is contested or its current edition has drifted away from the training-data prior, the anchor says so in a _Criticism_ or _Current Status_ section with named, linked sources.
+
 === Precise
 References a *specific, established body of knowledge* with clear boundaries.
 

docs/about.de.adoc

@@ -110,6 +110,8 @@ Verschiedene Personen, die denselben semantischen Anker verwenden, erhalten *äh
 
 Nicht jeder Begriff eignet sich als semantischer Anker. Wir pflegen hohe Qualitätsstandards:
 
+*Aufnahme bedeutet Präzision, nicht Empfehlung.* Der Katalog ist ein Begriffslexikon: Dass ein Anker enthalten ist, heißt, der Begriff funktioniert als präziser Pointer auf ein dichtes, gut dokumentiertes Konzept — nicht, dass wir die Praxis empfehlen. Wo eine Methode umstritten ist oder ihre aktuelle Edition vom Trainingsdaten-Prior abgedriftet ist, sagt der Anker das in einer _Kritik_- oder _Aktueller-Stand_-Sektion mit benannten, verlinkten Quellen.
+
 === Präzise
 Referenziert einen *spezifischen, etablierten Wissensbereich* mit klaren Grenzen.
 

docs/anchors/arc42.adoc

@@ -49,4 +49,10 @@ Key Proponents:: Gernot Starke, Peter Hruschka
 * Medium to large software projects
 * When stakeholder communication is critical
 * Long-lived systems requiring maintainability
+
+[discrete]
+== *Current Status*:
+
+* The current release is template version https://arc42.org/download[9.0] (July 2025); the 12-section structure has been stable for many years — v9's main change splits Section 10 into a quality-requirements overview (10.1) and detailed scenarios (10.2)
+* What evolves is the material around the skeleton: help texts, translations, the tips-and-examples site https://docs.arc42.org/home/[docs.arc42.org], and the https://quality.arc42.org/[arc42 quality model (Q42)] — a prior trained on v7/v8 material knows the section structure correctly but misses the Section-10 split and Q42
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docs/anchors/arc42.de.adoc

@@ -49,4 +49,10 @@ Schlüsselvertreter:: Gernot Starke, Peter Hruschka
 * Mittlere bis große Softwareprojekte
 * Wenn Stakeholder-Kommunikation kritisch ist
 * Langlebige Systeme, die Wartbarkeit erfordern
+
+[discrete]
+== *Aktueller Stand*:
+
+* Die aktuelle Version ist Template-Version https://arc42.org/download[9.0] (Juli 2025); die 12-Kapitel-Struktur ist seit vielen Jahren stabil — die Hauptänderung von v9 teilt Kapitel 10 in eine Qualitätsanforderungs-Übersicht (10.1) und detaillierte Szenarien (10.2)
+* Was sich entwickelt, ist das Material um das Skelett herum: Hilfetexte, Übersetzungen, die Tipps-und-Beispiele-Site https://docs.arc42.org/home/[docs.arc42.org] und das https://quality.arc42.org/[arc42-Qualitätsmodell (Q42)] — ein auf v7/v8 trainierter Prior kennt die Kapitelstruktur korrekt, verpasst aber den Kapitel-10-Split und Q42
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docs/anchors/bem-methodology.adoc

@@ -52,4 +52,9 @@ Key Proponents:: Yandex development team
 * Projects where developers need to quickly understand (S)CSS structure
 * Component-based architectures (React, Vue, Angular)
 
+[discrete]
+== *Current Status*:
+
+* The definition at https://getbem.com/[getbem.com] and https://bem.info/en/methodology/[bem.info] is stable and still accurate — BEM itself is a finished methodology
+* Mainstream practice has shifted: https://2024.stateofcss.com/en-US/tools/[State of CSS 2024] shows Tailwind CSS "far ahead of other, more traditional competitors", and the survey no longer even tracks naming methodologies as it did in https://2020.stateofcss.com/en-US/technologies/methodologies/[2020]; CSS Modules, CSS-in-JS, and native scoping/nesting/cascade layers solve by platform the global-namespace problem BEM solved by convention
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docs/anchors/bem-methodology.de.adoc

@@ -51,4 +51,9 @@ Schlüsselvertreter:: Yandex Entwicklungsteam
 * Projekte, bei denen Entwickler die (S)CSS-Struktur schnell verstehen müssen
 * Komponentenbasierte Architekturen (React, Vue, Angular)
 
+[discrete]
+== *Aktueller Stand*:
+
+* Die Definition auf https://getbem.com/[getbem.com] und https://bem.info/en/methodology/[bem.info] ist stabil und weiterhin korrekt — BEM selbst ist eine fertige Methodik
+* Die Praxis hat sich verschoben: https://2024.stateofcss.com/en-US/tools/[State of CSS 2024] zeigt Tailwind CSS "weit vor den traditionelleren Konkurrenten", und die Umfrage erfasst Naming-Methodologien gar nicht mehr wie noch https://2020.stateofcss.com/en-US/technologies/methodologies/[2020]; CSS Modules, CSS-in-JS und natives Scoping/Nesting/Cascade Layers lösen per Plattform das Global-Namespace-Problem, das BEM per Konvention löste
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docs/anchors/c4-diagrams.adoc

@@ -35,4 +35,10 @@ Key Proponent:: Simon Brown
 * Onboarding new team members
 * Architecture documentation and review
 * Replacing or supplementing UML
+
+[discrete]
+== *Current Status*:
+
+* The four levels (System Context, Container, Component, Code) and the supporting diagrams (system landscape, dynamic, deployment) are stable; https://c4model.com/[c4model.com] remains actively maintained by Simon Brown with edits into 2026
+* In September 2024 the site was rewritten from a single long page into a multi-page reference with new guidance (modelling microservices, queues and topics, a review checklist) — a prior trained on the old one-pager misses this guidance and the sharpened https://c4model.com/tooling[diagramming-vs-modelling] framing around tooling such as Structurizr
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docs/anchors/c4-diagrams.de.adoc

@@ -34,4 +34,10 @@ Schlüsselvertreter:: Simon Brown
 * Onboarding neuer Teammitglieder
 * Architekturdokumentation und -review
 * Ersetzen oder Ergänzen von UML
+
+[discrete]
+== *Aktueller Stand*:
+
+* Die vier Ebenen (System Context, Container, Component, Code) und die ergänzenden Diagramme (System Landscape, Dynamic, Deployment) sind stabil; https://c4model.com/[c4model.com] wird von Simon Brown aktiv gepflegt, mit Änderungen bis in 2026
+* Im September 2024 wurde die Site von einer langen Einzelseite zu einer mehrseitigen Referenz umgebaut, mit neuer Anleitung (Microservices modellieren, Queues und Topics, Review-Checkliste) — ein auf den alten Einseiter trainierter Prior verpasst diese Inhalte und die geschärfte https://c4model.com/tooling[Diagramming-vs-Modelling]-Rahmung rund um Tooling wie Structurizr
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docs/anchors/chain-of-thought.adoc

@@ -60,4 +60,10 @@ Let's solve this step by step:
 ...
 Therefore: [Conclusion]
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+
+[discrete]
+== *Current Status*:
+
+* The core finding (Wei et al., https://arxiv.org/abs/2201.11903[NeurIPS 2022]) is stable, but its practical relevance is cutoff-bound: reasoning models (late 2024 onward) internalise chain-of-thought during training — https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning-best-practices[OpenAI's own docs] now advise against "think step by step" prompts for those models
+* Treat CoT output as a useful but unreliable window into model reasoning: Turpin et al., https://arxiv.org/abs/2305.04388["Language Models Don't Always Say What They Think"] (2023) and https://www.anthropic.com/research/reasoning-models-dont-say-think[Anthropic's 2025 follow-up] show stated reasoning can be unfaithful to the actual decision factors — not a safety or audit guarantee
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docs/anchors/chain-of-thought.de.adoc

@@ -59,4 +59,10 @@ Lass uns das Schritt für Schritt lösen:
 ...
 Daher: [Schlussfolgerung]
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+
+[discrete]
+== *Aktueller Stand*:
+
+* Der Kernbefund (Wei et al., https://arxiv.org/abs/2201.11903[NeurIPS 2022]) ist stabil, seine praktische Relevanz aber cutoff-gebunden: Reasoning-Modelle (ab Ende 2024) internalisieren Chain-of-Thought im Training — https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning-best-practices[OpenAIs eigene Doku] rät für diese Modelle inzwischen von "think step by step"-Prompts ab
+* CoT-Output ist ein nützliches, aber unzuverlässiges Fenster ins Modell-Reasoning: Turpin et al., https://arxiv.org/abs/2305.04388["Language Models Don't Always Say What They Think"] (2023) und https://www.anthropic.com/research/reasoning-models-dont-say-think[Anthropics Follow-up von 2025] zeigen, dass das geäußerte Reasoning den tatsächlichen Entscheidungsfaktoren untreu sein kann — keine Safety- oder Audit-Garantie
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