该技能用于将 Databricks 设置为 Confidence 的数据仓库，适用于用户已选择 Databricks 作为实验分析仓库的场景。运行前提是 confidence-flags MCP 服务器已连接并完成认证；所有 Confidence API 操作经由该 MCP 服务器执行，而 AWS CLI、Azure CLI、S3、IAM 角色、ADLS、Databricks SQL API 等特定操作仍作为直接 shell 命令运行。
主要能力覆盖完整配置流程：首先说明整体方案，要求具备 Databricks 工作区管理员权限以创建服务主体、一个暂存存储位置（AWS S3 或 Azure ADLS Gen2）以及一个用于建表的 Databricks schema。随后逐步采集 Databricks 工作区主机名、SQL Warehouse ID 和服务主体的 Client ID 与 Secret，并让用户选择暂存提供方。若选择 S3，则指导检查或安装 aws CLI、创建 S3 存储桶、创建带 Google 联合身份信任策略的 IAM 角色并附加 S3 访问策略，最终获取角色 ARN；若选择 Azure ADLS Gen2，则采集存储账户名、文件系统和可选路径前缀，并指导创建用户分配托管标识及 Google Cloud 联合凭据（Issuer 为 https://accounts.google.com，Audience 为 api://AzureADTokenExchange，Subject 使用从 MCP 服务器获取的 Confidence 服务账户 ID），再采集 Entra 租户 ID 等信息。之后配置 Databricks schema、创建仓库、创建连接器、创建 assignment 表并验证管道。
使用方式为在支持该技能的代理环境中调用，按步骤跟踪器逐项完成；每一步会向用户展示人类可读的状态更新，不暴露原始 JSON 请求/响应。技能还会在开始时获取遥测密钥并在各步骤发送遥测事件，该过程对用户透明，失败时静默忽略且不阻塞流程。
适用场景为已使用 Databricks 并希望将 Confidence 实验分析数据接入其中的团队，尤其适合已在 AWS 或 Azure 上运行 Databricks 工作区的组织。限制包括：创建服务主体需要工作区管理员权限；S3 方式需要 AWS 账户，CLI 未配置时可手动操作；IAM 信任策略必须使用 Confidence 服务账户的数值唯一 ID，若无法通过 gcloud 访问对应项目则需联系 Confidence 支持获取；ADLS 方式需要启用分层命名空间的存储账户，并需 Microsoft Entra 租户 ID；暂未提供定价、性能指标、支持区域范围及其他平台细节。