cloudishai/ai-deploy-bench は、AI コーディングエージェントが Web アプリを作成し複数のクラウドへデプロイする過程を再現し、成功・失敗だけでなく所要時間、トークン使用量、コスト、人間の介入の程度、セキュリティ状態までをまとめて測定するベンチマークである。対象のクラウドは Cloudish、DigitalOcean、Render、Vercel である。このリポジトリの最新コミット 2ccabd6(2026-10-15) は、新しい測定値ではなく、その結果を公開するサイト側の変更を含んでいる。17 ファイルにわたり 613 行が追加され、19 行が削除された。
追加されたのは、人が読む HTML と AI エージェントが読む Markdown の共存である。すべてのページには同じフォルダ内に index.md 版が同時に生成され、nginx は Accept: text/markdown を送るリクエストに対して、ページアドレスをそのまま markdown コンテンツタイプで返す。リンクはすべて絶対パスに固定されており、どこで取得しても形が保たれる。/llms.txt はサイトを索引し、/llms-full.txt は概要と方法論、最近の実行記録、クラウドごとのページを 1 つのファイルにまとめる。各ページの head には canonical URL と Markdown・JSON を指す alternate リンク、および schema.org の Dataset JSON-LD が入り、robots.txt はクローラを許可しつつ llms.txt とサイトマップを指す。サイトマップの項目には lastmod の日付が付く。CI には nginx イメージを直接ビルドしてコンテンツタイプ、Markdown ネゴシエーション、Vary ヘッダー、CSP を確認するジョブが追加された。
ただし、このコミットが変更したのはベンチマークの測定値や実行記録ではなく、公開の仕方である。新しい成功率やコストの数値が追加されたかどうかは、このコミットだけでは知ることができず、変わるのは、すでに蓄積された結果がページやデータファイルとしてどのように配置されるかだけであった。結果項目のうちには過去の実行からそのまま複製されたものがあり、すべての項目が新しく実行された結果ではない。提示された情報にはライセンスとスター数は示されていない。サイトを読み取って使う AI エージェントを作るなら、いずれ参照できる形になったと言えるが、ベンチマーク自体の信頼性を判断するには、実行結果と方法論を個別に読む必要がある。