用途：该技能提供生产可用的集成模板，帮助把机器学习模型部署到全栈应用中，涵盖 FastAPI 推理接口、Next.js 预测界面以及 Supabase 的 ML 元数据存储结构。
主要能力：
- FastAPI 推理接口：通过脚本生成分类、回归、文本生成、图像分类、嵌入等类型的接口，包含 Pydantic 请求/响应校验、模型加载与缓存、健康检查、批量预测和异步处理。
- Next.js 组件：生成分类表单、回归表单、图片上传、聊天界面等 React 组件，使用 shadcn/ui、react-hook-form 与 zod 做校验，含加载状态、错误处理和结果可视化。
- Supabase 表结构：生成 ml_models、predictions、training_runs、model_versions 等表及索引，用于模型追踪、预测日志、训练记录和版本管理。
- Next.js API 路由：提供调用 FastAPI 后端的路由处理示例。
使用方式：在对应项目目录执行脚本，例如： bash ./skills/integration-helpers/scripts/add-fastapi-endpoint.sh <model-type> <endpoint-name> bash ./skills/integration-helpers/scripts/add-nextjs-component.sh <component-type> <component-name> bash ./skills/integration-helpers/scripts/create-supabase-schema.sh <schema-type>
适用场景：需要将 ML 模型快速接入 Web 应用、构建推理 API、预测界面或记录模型元数据与预测日志的团队。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围或实际效果数据；依赖 FastAPI 0.100+、Pydantic 2.0+、Next.js 14+、React 18、Supabase（PostgreSQL 15+）等环境，需自行准备模型与部署环境。