本文研究了大型语言模型（LLM）在代码安全漏洞检测中的路由天花板现象。作者基于先前的数学推理研究（SAIR）假设，将结构先验（即“小抄”）注入提示词，以提升模型在特定分布下的漏洞检测能力。实验使用了三个LLM（GPT-OSS-120B、Llama-3.3-70B、Gemma-4-31B），覆盖三种漏洞类型（CWE-798、CWE-284及非CWE的N+1反模式），分别代表句法、语境和语义复杂度。在合成数据集上，结构先验将语义漏洞召回率从20.0%提升至100.0%，但零样本性能随语义复杂度增加而下降。当将相同的小抄迁移至真实世界CVE数据集（VUDENC中的CWE-89和CWE-22）时，分布转移导致性能急剧下降：CWE-89的合成F1从100%降至48.9%（下降51.1个百分点）。迭代校准生成的v2小抄在真实数据上表现更差，进一步验证了SAIR中的性能权衡面。这些发现表明路由假设具有跨域普适性：模型具备解决任务的知识，但缺乏可靠的路由机制；结构先验虽能放大分布内性能，但会加剧分布外崩溃。作者主张应开发分布感知的训练方法，而非仅靠提示校准。论文代码已公开。