该论文关注基于大语言模型（LLM）的代码审计器在 pull-request（PR）工作流中的可靠性问题。尽管这类审计器已被广泛集成，但其对跨仓库演进过程中分布式恶意更改的抵御能力仍缺乏系统研究。为此，作者提出了 PRWeaver 基准，包含从十个真实仓库中提取的 208 个经过执行验证的攻击实例，并为每个实例构造四种匹配的审查渲染方式，总计 832 个渲染。研究评估了三个 PR 审计代理与六个审计器-模型系统的组合。实验结果表明，将恶意更改拆分为独立提交仅能使检测率最多改变五个百分点，说明提交边界本身不是导致逃逸的关键因素；相比之下，在单个 PR 内部以 N=16 的粒度交错放置恶意代码可将检测率降低 5-13 个百分点，而通过连贯的载体融合（将良性变更与恶意载荷包装成一致的叙事）可进一步降低 10-18 个百分点。当审查窗口扩大到整个仓库历史（N=24）时，检测率降至 16-22%，远低于按 PR 独立审查时的 50-60%。这些发现表明，仅仅让审计器访问完整历史记录并不能有效防御隐蔽攻击；攻击者更可能在良性变更与恶意更改共同占据审计上下文时，或通过构造貌似合理的 PR 描述来掩盖异常 diff。该研究为 LLM 驱动的代码审计系统提供了首个系统性的对抗性评估框架，揭示了当前方法在长程、上下文融合攻击下的显著弱点。