当输入已经被限定时，LLM 采用最可信：一个扫描器告警、一个按固定清单检查的工作流文件，或者一对重构前后的代码。实际做法是加一层小型复核，并设置明确的回退规则，在接触生产门禁之前先做本地准确率检查。
已经运行 Semgrep 的安全团队可以在扫描器后面加一层 LLM 审查，只把 Semgrep 告警、CWE 标签、文件位置和附近源代码上下文作为输入。输出应当是结构化的真阳性或假阳性判断，再加一句简短理由。如果模型超时或返回格式错误的 JSON，流程应保留原始 Semgrep 告警。
QASecClaw 提供了一个合适的测试样例。在 OWASP Benchmark v1.2 上，它把 Semgrep 的假阳性从 560 降到 64，同时召回率下降了 3.1%。这已经足够支持在注入、XSS 和弱加密这类噪声较多的规则族上做一次有限试点。第一步本地检查应把模型过滤后的告警与最近的人工分流结果对比，并同时报告假阳性减少和漏掉的真实问题。
有大量 GitHub Actions 工作流的团队可以把文档化的 CI 做法整理成固定审计清单，只把不确定的案例交给人工。合适的检查单位是单个 workflow 文件，按明确的 YES、NO 或 NOT APPLICABLE 问题逐项检查，例如最小权限、固定版本的 actions、密钥处理、缓存和失败通知。
GitHub Actions 审计研究说明了为什么队列需要处理分歧。四个开源权重模型在 95 个 Java 工作流上的一致性只有一般，Fleiss’ kappa 只有 0.28。研究接受全体一致或接近全体一致的答案，把分歧案例送到 GPT-5，再对未解决项做定向人工复核。这个流程把验证工作量减少了 81%，同时与专家判断保持 87% 一致。实际落地可以先做权限控制的每周报告，因为研究发现那里的合规率只有 4%。
IDE 厂商和 Java 团队可以给模型原始代码、重构后代码和一个正确性问题，测试 LLM 对高风险重构的复核。这个检查适合重构，因为证据是成对且具体的，模型也可以返回一段简短说明供开发者查看。
这项重构判定研究整理了 226 个真实的 Java 重构缺陷案例，覆盖 47 种重构类型，包括编译错误和行为变化两类。GPT-5.4 的首次运行准确率达到 93.8%，GPT-OSS-20B 达到 80.5%。一个实用的采用测试，是对 Move Method、Inline Method、Pull Up Method、Extract Local Variable 和 Rename Method 这类高频重构给出非阻塞警告，并把结果与编译器输出、现有测试和开发者接受或忽略的行为对照。