Harsh ViraniHarshVirani

• 01Flag & FillFüllt jedes Zollfeld aus und markiert die, bei denen es unsicher ist.Agent · 2026Fall öffnen→Abb. 01AgentEin Zollmakler in Hongkong tippte jede Anmeldung von Hand. Eine LangGraph-Pipeline mit 12 Schritten liest jetzt die Dokumente, füllt das Formular aus und markiert, was eine Person prüfen sollte. Auf einem von Hand gelabelten Testset stieg die Feldgenauigkeit von 45,8 % auf etwa 88 %.LangGraphExtraktionEvalsübergeben
  01Agent · 2026Flag & Fill→Füllt jedes Zollfeld aus und markiert die, bei denen es unsicher ist.
• 02PocketPulseEin ruhiger Ausgaben-Tracker, live auf pocketpulse.me.Produkt · 2026Fall öffnen→Abb. 02ProduktEin installierbarer Ausgaben-Tracker, der offline funktioniert und nicht im Weg steht. In etwa drei Wochen entworfen, gebaut und veröffentlicht.PWANext.jsOfflinelive
  02Produkt · 2026PocketPulse→Ein ruhiger Ausgaben-Tracker, live auf pocketpulse.me.
• 03Support-AgentAntwortet nur, wenn er eine Quelle nennen kann. Sonst schweigt er.Agent · 2025Fall öffnen→Abb. 03AgentEin Support-Agent mit einer Regel: belegt oder still. Jede Antwort nennt ihre Quelle, und er sagt „Ich weiß es nicht“, statt zu raten.RAGFastAPIEvalsöffentliche Demo
  03Agent · 2025Support-Agent→Antwortet nur, wenn er eine Quelle nennen kann. Sonst schweigt er.
• 04SSRI-PlattformEin Assessment-Produkt mit echten Nutzern und echten Zahlungen.Produkt · 2025Fall öffnen→Abb. 04ProduktAls Freiberufler komplett umgesetzt, von den Assessments bis zu den Zahlungen. Live auf assessment.silverspring.in, und ich pflege es weiter.Next.jsPostgresZahlungenlive
  04Produkt · 2025SSRI-Plattform→Ein Assessment-Produkt mit echten Nutzern und echten Zahlungen.

• Abschlussarbeitin Vorbereitung

  Agenten im Raster

  Deep-Research-LLM-Agenten für die Büroarbeit: Kann ein Agent echte Tabellenarbeit zuverlässig erledigen, und hängt das mehr vom Modell oder vom Harness drumherum ab? Eine geplante Studie auf SpreadsheetBench.

  2026 — 27Die Forschung lesenFall öffnen→

Paper

• P/01Paper · 2025

  Das sich wandelnde Ökosystem großer Sprachmodelle

  Decoder-, Encoder- und Encoder-Decoder-Modelle im Vergleich über Verstehen und Generieren, mit Prompting, Halluzination und Code-LLMs.

  Paper · 2025Lesen →PDF ↓
• P/02Paper · 2025

  KI-gestützte Low-Code- und No-Code-Plattformen

  Wie LLM-Agenten Ingenieure und Citizen Developer verbinden: Task-Technology-Fit und echte Einbindung in Arbeitsabläufe.

  Paper · 2025Lesen →PDF ↓

Fähigkeit antippen, um zu sehen, wo ich sie eingesetzt habe.

1. 2025 — heuteSilver SpringFreiberuflicher Full-Stack-Entwickler+
   • Eine Plattform zur Bewertung der Ruhestandsreife allein gebaut: Fragebogen, automatische Auswertung, persönlicher PDF-Bericht für jede teilnehmende Person, Zahlungen mit Rabattcodes und ein Admin-Bereich.
   • Live mit echten Nutzern und Zahlungen. Ich behebe weiterhin Fehler und setze Änderungen auf Anfrage um.
   • Stack: Next.js, TypeScript, GraphQL (PostGraphile), PostgreSQL, Razorpay.
2. 2024 — 2025TechStaunch SolutionsSoftwareentwickler, KI & Full-Stack+
   • Als aktiver Entwickler direkt mit einem E-Commerce-Kunden gearbeitet: Features mit React und Node.js, Anbindung von ASP.NET-APIs und Echtzeit-Updates mit SignalR.
   • Seiten luden nach Profiling und Refactoring etwa 40 % schneller. Eine AWS-Pipeline eingerichtet, die ein Deployment von etwa 15 auf etwa 2 Minuten verkürzte.
   • RAG-Pipelines und Chatbots (LangChain, LlamaIndex, FastAPI) gebaut, die auf den eigenen Servern der Kunden ohne externe API-Aufrufe liefen, für Kunden mit strengen Datenschutzanforderungen.
   • Die erste Version eines n8n-Workflows mitentwickelt, der Vertriebskontakte für das Business-Development-Team fand und bewertete.

• 2025 — heuteM.Sc. AI and RoboticsHochschule Hof
  • Dean's List 2025 ↗
• 2021 — 2024B.Sc. InformatikVeer Narmad South Gujarat University
  • MYSY-Stipendium