Siga as diretrizes do nosso AGENTS.md. Temos 3 arquivos CSV brutos na pasta 'data/' ('ecommerce_orders.csv', 'customers_staging.csv' e 'raw_store_orders.csv'):
1. Utilize sua ferramenta MCP execute_sql do BigQuery para criar o dataset 'workshop_data' (CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS) no nosso projeto ativo;
2. Carregue os 3 arquivos CSV locais da pasta 'data/' para as tabelas 'workshop_data.ecommerce_orders', 'workshop_data.customers_staging' e 'workshop_data.raw_store_orders' no BigQuery (usando 'bq load --source_format=CSV --autodetect --replace' do Google Cloud SDK instalado ou via API);
3. Assim que a carga terminar, utilize exclusivamente suas ferramentas MCP do BigQuery (list_table_ids, get_table_info e execute_sql_readonly) para inspecionar cada tabela criada na nuvem e me apresente uma tabela executiva com nome da tabela, total exato de linhas carregadas e colunas identificadas.

Utilizando a ferramenta MCP execute_sql_readonly do BigQuery, consulte a tabela 'workshop_data.ecommerce_orders': qual foi o nosso volume total de vendas? Esclareça a diferença entre Faturamento Bruto (Gross Bookings) e Receita Líquida Realizada (Net Settled Revenue, status COMPLETED), mostrando o impacto de cancelamentos e reembolsos em uma tabela comparativa.

Agora analise via MCP execute_sql_readonly as categorias de produtos de 'workshop_data.ecommerce_orders'. Quais são as principais categorias por receita bruta e receita realizada? Apresente uma tabela ordenada com o percentual de representatividade de cada uma, renderize um gráfico visual Mermaid e salve as definições oficiais dessas métricas no arquivo 'semantic_glossary.yaml'.

Nossa área de Governança e Compliance precisa de um diagnóstico na tabela 'workshop_data.customers_staging'.
1. Pesquise o ativo no Knowledge Catalog via ferramenta MCP search_entries (query: 'customers_staging system=BIGQUERY type=TABLE') e inspecione seus metadados;
2. Via ferramenta MCP execute_sql_readonly do BigQuery, identifique quais colunas contêm dados sensíveis/PII (documentos fiscais, telefones, e-mails) e audite as 6 regras de qualidade contratual (IDs duplicados, contagens negativas de pedidos, datas de cadastro futuras > 2025-12-31, códigos de país inválidos XX/ZZ e e-mails nulos);
3. Apresente um relatório executivo de governança listando todas as vulnerabilidades encontradas.

Excelente diagnóstico. Utilizando a ferramenta MCP execute_sql do BigQuery, implemente a view curada 'workshop_data.customers_curated' que:
1. Desduplica os registros por customer_id mantendo o cadastro mais recente;
2. Aplica mascaramento seguro nas colunas PII ('tax_identifier', 'phone_number' e 'email_address');
3. Filtra registros com contagens negativas, datas futuras ou países inválidos ('XX', 'ZZ').
Ao concluir, consulte 5 registros da view via MCP execute_sql_readonly e apresente uma tabela 'Antes vs Depois' comprovando que os dados sensíveis foram protegidos.

Chegamos ao grande final do nosso workshop! Quero construir um Data App executivo em nossa pasta 'workspace/app'.
O app deve conter:
1. Dashboard Gerencial: Cards com KPIs principais extraídos do BigQuery (Faturamento Líquido Realizado de $667.261,49, Clientes Curados, Taxa de Reembolso e SLA de Governança 100%) e gráficos limpos;
2. Agente de Dados Integrado: Uma interface de busca/chat onde o gestor pode clicar em sugestões ou digitar perguntas de negócio (ex.: 'Qual categoria vendeu mais?', 'Quais anomalias operacionais ocorreram nas lojas?') e ver respostas analíticas com gráficos e a query BigQuery associada;
3. Servidor leve sem dependências externas: Utilizando apenas a standard library do Node.js ('node workspace/app/server.mjs' na porta 8080, separando 'index.html' e 'style.css' sem estilos inline).
Por favor, crie os arquivos necessários em 'workspace/app' e inicie o servidor localmente para que eu possa testar no navegador!

Por favor, prepare um Dockerfile minimalista em 'workspace/app' e execute o deploy do nosso aplicativo no Google Cloud Run com o comando:
gcloud run deploy data-agent-executive-app --source workspace/app --region us-central1 --allow-unauthenticated
Ao finalizar, me forneça a URL pública do nosso app no ar!

Antigravity, concluí o workshop e agora quero trocar a conexão da conta de laboratório para a minha conta corporativa real. Por favor:
1. Execute 'gcloud auth login --update-adc' para que eu faça login no navegador com meu e-mail corporativo;
2. Liste os projetos disponíveis na minha conta corporativa ('gcloud projects list') para eu escolher qual projeto usar;
3. Reconfigure o plugin Data Agent Kit (skill dak-setup / script dak-setup.js save) para o meu projeto corporativo ativo.