用途：在阿里云 AnalyticDB for PostgreSQL（ADBPG）上搭建 AI 教练系统，用 Supabase 项目存储教练领域、学员与会话等结构化数据，用 ADBPG 向量知识库提供 RAG 驱动的智能对话。
主要能力：Supabase 项目用于训练数据管理；ADBPG 实例开启向量优化，承载领域知识、RAG 与 LLM 对话；两者集成，结构化数据与智能教练对话分工。适用场景包括流程辅导、决策支持、技能训练和新人入职引导。
使用方式：需阿里云 CLI >= 3.3.3，先运行 aliyun version 校验，不足则用 curl -fsSL https://aliyuncli.alicdn.com/setup.sh | bash 更新。随后执行 aliyun configure set --auto-plugin-install true 与 aliyun plugin update。每条命令须带 --user-agent AlibabaCloud-Agent-Skills/alibabacloud-analyticdb-postgresql-ai-coaching-best-practice。开始前启用 AI 模式：aliyun configure ai-mode enable 与 aliyun configure ai-mode set-user-agent --user-agent "..."，所有退出路径前须执行 aliyun configure ai-mode disable。凭据用 aliyun configure list 检查，禁止读取或打印 AK/SK。
核心流程：创建 Supabase 项目（必要时先建 NAT 网关、EIP 与 SNAT 条目）；初始化教练平台数据库并插入预设领域；发现或创建 ADBPG 实例（需 VectorConfigurationStatus=enabled）；配置数据库账号；初始化向量库、创建命名空间与文档集合。所需 RAM 权限涉及 gpdb、vpc 等操作，建议 AliyunGPDBFullAccess、AliyunVPCFullAccess。
限制：Supabase 创建约 5-10 分钟，ADBPG 实例约 10-15 分钟，需轮询状态；NAT 网关、EIP 与实例均产生费用；账号名与命名空间创建后不可更改；资料未提供完整文档集合创建命令及后续上传细节。