Confident AI Onboarding 是一个面向编程智能体的引导技能，目标是在一次对话中把用户从零带到 Confident AI 中的首批 trace。用户只需在浏览器中确认登录并回答一两个问题，其余登录流程与代码接入由智能体完成。
用途 该技能按固定顺序执行：登录、选择项目、保存密钥、设置问题检测、接入追踪、批量运行、验证 trace。全程只做追踪，不涉及评估、指标、数据集或代码重构，唯一例外是第 5 步添加的问题检测项。
主要能力
- 通过脚本 scripts/confident_onboard.py 完成所有 Confident AI 调用，每条命令输出一个 JSON 对象，退出码 0 表示完成、1 表示错误、2 表示仍在等待。
- 登录支持三种浏览器方式：智能体内置浏览器、用户默认浏览器、手动打开链接（适用于 SSH 或远程会话）。登录后脚本打印 url 和 code，用户自行在浏览器中完成登录确认。
- 支持复用已有可用密钥；若项目已有有效密钥，可跳过登录直接使用。
- 选择或创建项目：已有项目需具备 canCreateApiKey 权限；新账户则根据代码内容填写组织与项目问卷，并以一条消息向用户确认。
- 将密钥保存到 .env.local（权限 0600），并在 Git 未忽略时把 .env.local 加入 .gitignore。
- 在发送任何 trace 前，根据应用代码编写 4 至 8 个针对该应用的问题检测项，用于 Issues 分类器。
- 接入追踪：参考 references/instrument.md，涵盖 Python 与 TypeScript 的 confident-trace SDK、其他语言的 OpenTelemetry，以及运行命令如何在不读取文件的情况下加载 .env.local。
- 批量运行：先跑一条输入验证追踪可用，再跑完整批次，每条输入生成独立 trace，不伪造运行、不模拟模型、不桩调用。
- 若应用因缺少密钥或服务无法运行，提供三种选择：补充密钥后运行、稍后运行并给出确切命令、使用 seed 发送来自 Starhop 的示例 trace（明确说明是样例而非用户应用）。
- 验证 trace 到达：轮询最多三分钟，看到 7 条即停止，可通过 --expect 指定数量；成功后打开 handoffUrl。
使用方式 从应用目录运行 onboard 命令（onboard 即 python3 <path>/confident_onboard.py），或通过 --project-dir 指定目录。若技能未作为插件安装而是从 URL 读取，需先将脚本下载到项目外的临时目录。EU 账户在 login 时加 --region eu。Python 3.8+ 为必需。
安全规则 绝不读取、打印、grep 或解析 .env.local，绝不在代码、命令、日志或聊天中粘贴密钥、设置令牌或登录设备码；绝不硬编码密钥或写入 .env.local 以外的文件；登录与 handoff 使用同一浏览器；用户自行完成登录，智能体不得代为填写登录页；不提交、不推送；失败时保留所有更改，不移除接入代码或密钥。
适用场景 适用于希望快速把现有应用接入 Confident AI 追踪的开发者，尤其在智能体环境内完成登录、配置与首批 trace 验证。限制包括：必须先确认处于目标应用目录并处理未提交改动；项目需具备 API 密钥创建权限；无法运行时需用户自行提供缺失密钥；仅限追踪用途。