cloudishai/ai-deploy-bench는 AI 코딩 에이전트가 웹 앱을 만들고 여러 클라우드에 배포하는 과정을 재현해, 성공 여부와 소요 시간, 토큰 사용량, 비용, 사람의 개입 단계, 보안 상태까지 함께 측정하는 벤치마크다. 대상 클라우드는 Cloudish, DigitalOcean, Render, Vercel이다. 이 저장소의 최신 커밋 2ccabd6(2026-10-15)은 새 측정값이 아니라 그 결과를 공개하는 사이트 쪽 변경을 담고 있다. 17개 파일에 걸쳐 613줄이 추가되고 19줄이 삭제됐다.
추가된 것은 사람이 읽는 HTML과 AI 에이전트가 읽는 마크다운의 공존이다. 모든 페이지에는 같은 폴더 안의 index.md 판이 함께 생기고, nginx가 Accept: text/markdown을 보내는 요청에는 페이지 주소 그대로를 markdown 콘텐츠 타입으로 돌려준다. 링크는 모두 절대 경로로 고정돼 어디서 받아도 형태가 유지된다. /llms.txt는 사이트를 색인하고, /llms-full.txt는 개요와 방법론, 최근 실행 기록, 클라우드별 페이지를 한 파일에 모은다. 각 페이지의 head에는 canonical URL과 마크다운·JSON을 가리키는 alternate 링크, schema.org의 Dataset JSON-LD가 들어가고, robots.txt는 크롤러를 허용하면서 llms.txt와 사이트맵을 가리킨다. 사이트맵 항목에는 lastmod 날짜가 붙는다. CI에는 nginx 이미지를 직접 빌드해 콘텐츠 타입, 마크다운 협상, Vary 헤더, CSP를 확인하는 작업이 추가됐다.
다만 이 커밋이 건드린 것은 벤치마크의 측정값이나 실행 기록이 아니라 공개 방식이다. 새로운 성공률이나 비용 수치가 추가됐는지는 이 커밋만으로 알 수 없고, 이미 쌓인 결과가 페이지와 데이터 파일로 어떻게 배치되는지만 달라졌다. 개별 결과 항목 중에는 과거 실행에서 그대로 복사된 경우가 있어, 모든 항목이 새로 실행된 결과는 아니다. 라이선스와 스타 수는 주어진 정보에 없다. 사이트를 읽어 쓸 AI 에이전트를 만든다면 지금 참조할 형태를 갖췄다고 볼 수 있지만, 벤치마크 자체의 신뢰도를 가늠하려면 실행 결과와 방법론을 따로 읽어야 한다.