用途
本技能用于将 BigQuery 配置为 Confidence 实验分析的数据仓库。当用户选择 BigQuery 作为仓库方案时使用。它负责完整的端到端设置：收集 GCP 配置、校验权限、创建仓库、设置连接器、创建分配表，并验证数据管道。
前置条件
本技能需要通过 confidence-flags 服务器进行 MCP 认证。所有 Confidence API 操作均使用 MCP 工具调用，因此在继续之前需确保 MCP 服务器已连接。
主要能力
- 引导用户提供 GCP 项目 ID、数据集名称和服务账号。
- 通过 MCP 校验仓库配置与权限，并在失败时提供自动修复（需 gcloud CLI）或手动命令两种方案。
- 创建 BigQuery 仓库。
- 创建两个连接器：Flag Applied Connection（分配数据写入仓库）和 Event Connection（事件写入仓库）。
- 创建分配表，用于分析实验分配。
- 验证数据管道：生成测试数据并检查其是否落入仓库。
使用方式
技能按步骤推进，并在每个阶段转换时显示可视化步骤跟踪器。主要步骤包括：选择仓库（已完成）、GCP 项目 ID、数据集名称、服务账号、校验与修复、创建仓库、创建连接器、分配表、验证管道、完成。
认证由 confidence-flags MCP 服务器自动处理，无需手动管理令牌。所有访问外部主机的云服务商命令（gcloud、bq）需要 dangerouslyDisableSandbox: true。
适用场景
当用户为 Confidence 实验分析选择 BigQuery 作为数据仓库时适用。
限制
- 需要 MCP 认证和 confidence-flags 服务器连接。
- 自动修复权限需要 gcloud CLI；否则只能提供手动命令。
- BigQuery 流式插入需要 GCP 项目启用计费，计费传播到 BigQuery 可能最多需要 15 分钟。
- 数据交付可能需要几分钟，取决于仓库。
- 验证管道需要现有 flag 和客户端密钥；若无 flag，需先运行 /onboard-confidence setup-wizard 创建 flag。
- 技能会发送遥测事件以跟踪设置进度、用户情绪和完成状态，遥测对用户透明，失败时静默忽略。
用户沟通规则
不向用户暴露内部技术细节，不显示原始 JSON 请求/响应体、Auth0 配置、令牌值或 OAuth 内部信息；以通俗英语描述结果，显示人类可读的状态更新。