Große Sprachmodelle sind zunehmend in der Lage, Code semantisch zu analysieren und strukturelle Schwachstellen zu identifizieren. In gewachsenen Codebasen scheitert ihr autonomer Einsatz jedoch häufig an der Priorisierung: Ohne architektonischen Kontext explorieren Agenten Dateibäume ineffizient und analysieren strukturell unkritische Komponenten auf Kosten tatsächlicher Risikozonen. Determinierte Metadaten aus der Versionskontrolle bieten eine Möglichkeit, den Suchraum drastisch zu verkleinern, Token-Budgets zu schonen und risikorelevante Komponenten gezielt anzusteuern.