Написание диссертации – это не одна задача, а последовательность разных по типу работ: поиск источников, структурирование глав, аналитика, академический стиль, редактура и проверка логики. Разные нейросети для написания диссертации сильны в разных этапах, поэтому выбирать инструмент удобнее не по бренду, а по сценарию.
Ниже – разбор по шести сценариям: от универсальной работы и сильного промпта до поиска источников, длинных документов, академической стилистики и быстрого бюджетного черновика.
| Сценарий | Когда нужен | Подойдут | Что у них получается лучше всего |
| Сценарий "Универсальный" | Нужен один основной ИИ для большинства этапов: структура, черновики глав, аргументация, редактура | ChatGPT, Claude | Собирают сильный академический черновик, держат структуру и помогают пройти путь от плана до связного текста |
| Сценарий "По сильному промпту" | Уже есть четкое ТЗ: тема, структура главы, требования к стилю, ограничения по объему | Claude, Qwen, ChatGPT | Лучше исполняют плотную инструкцию и реже уходят в сторону от академических требований |
| Сценарий "Быстро и бюджетно" | Нужно много черновиков, планов глав, рерайтов и промежуточных версий без дорогого входа | DeepSeek, Qwen, YandexGPT | Быстро дают рабочую основу для дальнейшей доработки без платной подписки |
| Сценарий "Поиск источников и актуальная фактура" | Нужны реальные ссылки, свежие исследования, цитаты и контекст по теме диссертации | Perplexity, Gemini, Grok | Ищут актуальные данные в реальном времени и дают ссылки на источники |
| Сценарий "Длинные документы и сложные вводные" | Есть большие массивы текста: черновики глав, научные статьи, методические требования, транскрипты | Claude, Qwen, Kimi | Держат большой контекст без потерь и помогают собрать цельный текст из разрозненных материалов |
| Сценарий "Академический стиль и логика изложения" | Черновик есть, но нужно довести язык до академического уровня и укрепить аргументацию | Claude, DeepSeek, Qwen | Усиливают причинно-следственные связки, убирают разговорность и держат академический регистр |
Таблица практических критериев ИИ
| Критерий | Что значит в контексте написания диссертации | Когда особенно важен |
| Стилист Лучшие: ChatGPT, Gemini, DeepSeek |
Академический язык, точность формулировок, научный регистр, отсутствие разговорности | Когда черновик написан, но звучит слишком просто, канцелярски или неравномерно по стилю |
| Аналитик Лучшие: Claude, DeepSeek, Qwen |
Глубина аргументации, логика выводов, декомпозиция гипотез, критический разбор источников | Когда нужно выстроить доказательную базу, проработать методологию или усилить теоретическую часть |
| Контекстуал Лучшие: Claude, Qwen, Kimi |
Удержание большого массива текста без потерь: несколько глав, методические требования, черновики | Когда на входе много материала и важно не потерять детали при сборке итогового текста |
| Исследователь Лучшие: Gemini, Grok, Perplexity |
Поиск актуальных источников, цитат, статистики и научного контекста по теме | Когда нужны реальные ссылки и свежие данные, а не только внутренние тезисы |
| Структуратор Лучшие: ChatGPT, Claude |
Построение плана диссертации, оглавления, логики глав, разбивки параграфов | Когда нужно превратить хаос тезисов в четкую академическую структуру |
| Генератор Лучшие: ChatGPT, Gemini |
Варианты формулировок темы, гипотез, выводов, заходов к разделам | Когда нужно несколько версий одного раздела или нестандартный угол для теоретической главы |
| Экономно Лучшие: DeepSeek, Qwen, YandexGPT |
Скорость и низкая стоимость на большом потоке задач: планы, черновики, переработки | Когда нужно делать много промежуточных версий без дорогой подписки |
Подбираем лучшие нейросети для написания диссертации по разным сценариям
Ниже – точечный разбор для каждого варианта применения: какие ИИ брать на каждом этапе работы с диссертацией, в каких ситуациях они раскрываются и где у каждого потолок.
Сценарий "Универсальный"
Подходит, когда нужен один основной инструмент для большинства этапов написания диссертации: от плана и теоретической главы до аналитики, выводов и финальной редактуры.
Важные критерии: Аналитик Структуратор Стилист
- нужно быстро собрать первый черновик главы по плану и набору тезисов;
- есть тема и общее понимание структуры, но нет внятного академического текста;
- нужно получить базовую версию раздела и потом несколько раз ее доработать;
- один и тот же материал потом придется переписывать под разные части диссертации.
Лучшие модели:
- ChatGPT – ⭐⭐⭐⭐⭐ 5/5
- Claude – ⭐⭐⭐⭐☆ 4.5/5
ChatGPT
- быстро собирает первый черновик главы, если нужно пройти путь от тезисов до связного академического текста;
- удобен для серии правок: расширить раздел, сократить параграф, переформулировать вывод, адаптировать под другую главу;
- хорош, когда на одной смысловой базе нужно сделать сразу несколько версий одного раздела.
Когда его брать: если нужен один основной ИИ для регулярной работы с диссертацией на всех этапах от плана до финального текста.
Ограничения: по экономичности уступает бюджетным вариантам, а при слабом входе может уводить текст в слишком общий академический шаблон.
Claude
- хорошо собирает текст из подробного технического задания, где много условий, блоков и академических требований;
- держит логику всего раздела целиком, а не только отдельных удачных абзацев;
- особенно полезен, когда первый черновик должен быть не просто объемным, а внутренне согласованным.
Где дает лучший результат: когда нужен один сильный черновик главы на базе подробных вводных, а не поток быстрых версий.
Ограничения: менее удобен по доступности из РФ и не самый экономичный вариант для массового производства промежуточных черновиков.
Сценарий "По сильному промпту"
Этот сценарий нужен, когда у вас уже есть четкое задание на раздел диссертации: тема, структура параграфов, академические требования, ограничения по стилю, нужный объем и формат выводов.
Важные критерии: Контекстуал Структуратор Аналитик
- вы делаете разделы по одному шаблону: введение, основная часть, выводы по параграфу;
- в работе уже есть рабочий промпт под теоретическую, практическую или методологическую главу;
- важно, чтобы ИИ не уходил в сторону, а держал заданную академическую рамку;
- нужно масштабировать один подход на несколько схожих разделов диссертации.
Сильный промпт для диссертации снижает риск: расплывчатых выводов, воды вместо конкретного анализа, потери нужной структуры параграфа, одинаковой подачи для разных по содержанию разделов, слабого или отсутствующего перехода между главами.
Лучшие модели:
- Claude – ⭐⭐⭐⭐⭐ 5/5
- Qwen – ⭐⭐⭐⭐☆ 4.5/5
- ChatGPT – ⭐⭐⭐⭐☆ 4.5/5
Claude
- хорошо держит длинные инструкции, где важно соблюдать порядок разделов и не терять методологические ограничения;
- подходит, когда промпт уже похож на внутреннее техническое задание, а не на короткий запрос;
- дает более собранный результат, если в задаче много условий: требования кафедры, стандарт оформления, нужный уровень детализации.
На чем выигрывает: на плотных промптах, где важно соблюдать и смысловую рамку, и академический формат ответа.
Ограничения: не самый рациональный выбор для простых типовых задач, где хватит более доступного варианта.
Qwen
- берите, когда промпт длинный, подробный и его нужно прогонять многократно под разные разделы;
- хорошо держит большой вход и не ломается, если в инструкции много переменных и условий;
- удобен, когда нужен доступный рабочий вариант для повторяемых задач по диссертации без дорогой подписки.
Когда раскрывается лучше всего: когда шаблон уже собран и его нужно масштабировать на несколько разделов без дорогого прогона.
Ограничения: для финальной академической стилистической доводки может потребоваться дополнительная обработка.
ChatGPT
- хорош, если промпт нужно не только исполнить, но и докрутить по ходу работы над разделом;
- удобно вести серию итераций: сначала план главы, потом черновик, потом переработка выводов под другую логику;
- помогает быстро проверить несколько версий одного и того же параграфа.
На чем выигрывает: на работе в несколько проходов, где промпт постепенно уточняется и шлифуется в процессе написания.
Ограничения: при недостаточно жесткой инструкции может сглаживать академические формулировки сильнее, чем нужно.
Ты – научный редактор и академический автор. Напиши раздел диссертации по данным ниже.
Если информации достаточно – сразу пиши. Если каких-то данных не хватает для
сильного академического текста – все равно сначала сделай лучшую возможную версию,
а после текста отдельно укажи, что нужно уточнить.
Данные:
Тема диссертации: {полная формулировка темы}
Раздел / параграф: {название и номер раздела}
Цель раздела: {что должно быть доказано, описано или проанализировано}
Место в структуре: {к чему относится раздел, что идет до и после него}
Ключевые тезисы: {3–5 главных утверждений, которые должен содержать раздел}
Источники и данные: {ключевые авторы, исследования, статистика, которую нужно использовать}
Научная школа / подход: {методологическая рамка: системный, сравнительный, исторический и т.д.}
Требования к стилю: {академический, нейтральный, без разговорных конструкций}
Объем: {примерное число знаков или страниц}
Ограничения: {чего нельзя: личные местоимения, оценочные суждения, конкретные запреты}
Дополнительные настройки:
Уровень детализации: {обзорный / развернутый / с детальным разбором каждого тезиса}
Формат выводов: {отдельный абзац / встроены в текст / маркированный список}
Переходы к следующему разделу: {нужны / не нужны}
Ссылки на источники: {в тексте / в сносках / без ссылок}
Дополнительно: {что еще важно учесть}
Требования:
– не используй разговорные конструкции и личные местоимения;
– не выдумывай данные, цифры и источники;
– не делай голословных утверждений без опоры на тезисы или источники;
– начинай сразу по сути, без вводных фраз вроде "в данном разделе рассматривается";
– пиши в академическом регистре, конкретно и логично;
– соблюдай структуру: вводный тезис, основная аргументация, промежуточный вывод.
Что выдать:
Блок 1 – результат
1. Основная версия раздела заданного объема.
2. Сокращенная версия на 30% – для возможного объединения с другим разделом.
Блок 2 – улучшения
1. Укажи, каких данных не хватило для более сильного академического результата.
2. Предложи 2–3 альтернативных угла подачи этого раздела.
3. Отметь места, где утверждения требуют дополнительной верификации источниками.
Сценарий "Быстро и бюджетно"
Этот сценарий нужен, когда промежуточных задач по диссертации много, а подключать дорогую модель к каждому первому черновику нецелесообразно.
Важные критерии: Экономно Аналитик
- нужно быстро сделать серию черновиков разделов или параграфов;
- требуется поток промежуточных версий для согласования с научным руководителем;
- важны доступность без VPN и большое число бесплатных ответов;
- текст потом все равно будет редактироваться вручную или другой моделью.
Лучшие модели:
- DeepSeek – ⭐⭐⭐⭐⭐ 5/5
- Qwen – ⭐⭐⭐⭐☆ 4.5/5
- YandexGPT – ⭐⭐⭐☆☆ 3.5/5
DeepSeek
- дает сильный баланс между качеством аналитики, скоростью и доступностью без VPN;
- помогает быстро собрать рабочую основу параграфа, которую потом легко довести вручную или отдать другой модели;
- хорош, когда нужно делать много черновиков и промежуточных версий без платной подписки.
Когда его брать: если нужен основной бюджетный инструмент для массовой работы с разделами диссертации.
Ограничения: для самых сложных задач с длинными исходными материалами и тяжелой структурой может быть не первым выбором.
Qwen
- берите, когда вход длинный, а тратить дорогую модель на первый проход нецелесообразно;
- помогает быстро разобрать большой массив тезисов и собрать из них внятный каркас раздела;
- особенно полезен, когда черновик нужно делать не из пары фраз, а из нормального набора вводных.
Где дает лучший результат: когда нужно недорого обработать объемный вход и быстро собрать рабочую основу для дальнейшей доработки.
Ограничения: академический стиль может потребовать дополнительной доводки по сравнению с лидерами по Стилист.
YandexGPT
- берите для черновика, когда нужно быстро сдвинуть раздел с нуля без лишних затрат;
- годится, чтобы собрать основу: план параграфа, список тезисов, короткое введение к разделу;
- хорошо работает как первый проход, после которого текст уже проще дотянуть вручную или отдать другой модели.
Когда его брать: если задача типовая, вход простой и нужно быстро сдвинуться с места без лишних затрат.
Ограничения: на финальную версию академического раздела его лучше не оставлять.
Сценарий "Поиск источников и актуальная фактура"
Нужен, когда диссертация требует опоры на реальные исследования, свежую статистику и конкретные источники – и их нужно найти, а не придумать.
Важные критерии: Исследователь Аналитик
- нужно найти актуальные научные работы и статистику по теме диссертации;
- требуется собрать контекст по проблематике: что уже исследовано, какие есть подходы и дискуссии;
- нужно проверить, есть ли свежие данные, которые подтверждают или опровергают гипотезу;
- важно получить реальные ссылки, а не сгенерированные несуществующие источники.
Лучшие модели:
- Perplexity – ⭐⭐⭐⭐⭐ 5/5
- Gemini – ⭐⭐⭐⭐☆ 4.5/5
- Grok – ⭐⭐⭐⭐☆ 4/5
Perplexity
- ищет источники в реальном времени и дает прямые ссылки на материалы, а не генерирует несуществующие цитаты;
- хорош, когда нужно быстро собрать библиографический контекст по теме: кто исследовал, что нашел, какие выводы;
- помогает проверить актуальность данных и найти свежие исследования, которые вышли в последние год-два.
Где дает лучший результат: на этапе сбора источников и формирования обзора литературы по теме диссертации.
Ограничения: не предназначен для написания связного академического текста – это инструмент сбора фактуры, а не черновика.
Gemini
- ищет актуальные данные и может сочетать поиск с первичной структуризацией найденной информации;
- полезен, когда нужно не просто найти источники, но и быстро понять, как они соотносятся между собой;
- хорош как промежуточный слой между поиском фактуры и написанием обзора литературы.
На чем выигрывает: на задачах, где поиск и первичная аналитика источников нужны одновременно.
Ограничения: доступ из РФ может требовать VPN, стоит проверить актуальность.
Grok
- ищет актуальную информацию в реальном времени и может давать свежий контекст по исследуемой проблеме;
- полезен, когда тема диссертации затрагивает события и данные последних лет, которые еще не устоялись в академической литературе;
- хорош как дополнительный слой для проверки актуальности данных перед включением в текст.
Когда его брать: когда нужно проверить, есть ли свежие данные или дискуссии по теме, которых нет в стандартных базах.
Ограничения: доступ из РФ может требовать VPN; как основной инструмент для написания текста не подходит.
Сценарий "Длинные документы и сложные вводные"
Этот сценарий нужен, когда диссертация собирается из большого массива материалов: черновики глав, научные статьи, методические требования, транскрипты интервью, таблицы с данными, рецензии научного руководителя.
Важные критерии: Контекстуал Аналитик Структуратор
- нужно собрать связный раздел из нескольких больших исходных документов;
- есть длинная теоретическая база и отдельные практические материалы, которые надо свести в одну главу;
- на входе много сырого текста, из которого нужно вытащить смысловые опоры для диссертации;
- один раздел нужно собрать сразу на базе нескольких источников или блоков данных.
Лучшие модели:
- Claude – ⭐⭐⭐⭐⭐ 5/5
- Qwen – ⭐⭐⭐⭐☆ 4.5/5
- Kimi – ⭐⭐⭐⭐☆ 4/5
Claude
- сохраняет больше важных деталей, когда вход большой и разнородный: несколько черновиков, требования кафедры, аннотации источников;
- хорошо собирает один цельный раздел из нескольких источников, не теряя методологических нюансов;
- полезен, когда нельзя упустить детали по теории, сегментам анализа или ограничениям исследования.
Где дает лучший результат: когда нужно перейти от хаоса исходников к одному собранному академическому тексту без заметных потерь по смыслу.
Ограничения: менее удобен по доступности из РФ и не всегда нужен на этапе грубой первичной очистки материала.
Qwen
- хорош, когда материалов много, а запускать дорогую модель на каждом проходе нецелесообразно;
- держит длинный вход и помогает быстро разложить его в понятный каркас для дальнейшей сборки;
- подходит и для промежуточного структурирования, и для основного черновика раздела.
На чем выигрывает: на длинных вводных, где нужен баланс между объемом входа и стоимостью работы.
Ограничения: академический стиль итогового текста может потребовать дополнительной доводки.
Kimi
- берите, когда сначала нужно расчистить большой массив текста, а уже потом писать раздел;
- помогает сжать длинные материалы, вытащить ключевые тезисы и убрать шум до финальной сборки;
- особенно полезен как промежуточный слой перед основным черновиком главы.
Когда раскрывается лучше всего: на этапе предварительной очистки, сжатия и извлечения смысла из большого массива материалов по диссертации.
Ограничения: чаще полезен как промежуточный слой, а не как главный инструмент для финальной версии раздела.
Сценарий "Академический стиль и логика изложения"
Нужен, когда слабое место диссертации – не объем и не структура, а сам язык и механика аргументации: как именно сформулированы тезисы, как выстроена доказательная база и насколько текст соответствует академическому регистру.
Важные критерии: Аналитик Стилист Контекстуал
- черновик есть, но язык звучит слишком разговорно или неравномерно по стилю;
- текст выглядит объемным, но не отвечает на вопрос "что именно доказывается и как";
- нужно укрепить связки между тезисами и выводами внутри раздела;
- диссертация рассчитана на строгую академическую проверку, где рыхлая аргументация не пройдет.
Лучшие модели:
- Claude – ⭐⭐⭐⭐⭐ 5/5
- DeepSeek – ⭐⭐⭐⭐☆ 4.5/5
- Qwen – ⭐⭐⭐⭐☆ 4/5
Claude
- хорошо собирает связку между проблемой, методом, анализом и выводом внутри одного раздела;
- помогает убрать смысловые провалы между блоками, если аргументация сложная или многослойная;
- нужен там, где текст должен выдерживать строгую академическую проверку, а не только производить впечатление объема.
На чем выигрывает: на текстах, где нужно укрепить аргументацию и убрать слабые места в логике изложения.
Ограничения: не самый экономичный вариант для постоянных массовых прогонов промежуточных версий.
DeepSeek
- помогает развернуть тезис в прямые и понятные академические аргументы без лишней декоративности;
- хорошо подходит для научных текстов, где важна ясность формулировок и четкость структуры;
- дает сильную рабочую основу, если нужно быстро собрать убедительный и внятный черновик раздела.
Когда его брать: когда нужна логика, внятная структура аргументации и нормальный академический темп без дорогого входа.
Ограничения: если вход очень длинный и многослойный, могут быть более сильные варианты.
Qwen
- хорош, когда аргументация строится на большом массиве тезисов, а не на коротком запросе;
- помогает сначала разложить структуру доказательства, а потом уже оформлять текст раздела;
- удобен как доступный вариант для смысловой сборки перед финальной академической редактурой.
Где дает лучший результат: когда логика изложения должна опираться на длинный вход и большое число исходных тезисов.
Ограничения: финальная стилистическая доводка до высокого академического уровня может потребовать отдельной обработки.
Сильные ИИ-связки для написания диссертации
Одной модели часто хватает для черновика, но на сложных задачах лучше работают связки, где роли разделены по этапам.
Связка 1: Сбор источников + написание обзора литературы
Связка: Perplexity + Claude
Когда полезна: нужно написать обзор литературы, опираясь на реальные источники, а не на сгенерированные ссылки.
- Шаг 1: Perplexity собирает актуальные исследования, статистику и ключевых авторов по теме диссертации с прямыми ссылками.
- Шаг 2: Claude превращает собранную фактуру в связный академический обзор с правильной структурой и логикой изложения.
Результат: обзор литературы опирается на реальные источники и при этом оформлен как полноценный академический текст.
Связка 2: Очистка материалов + финальная сборка главы
Связка: Kimi + Claude
Когда полезна: на входе большой массив сырых материалов – черновики, транскрипты, аннотации статей, рецензии руководителя.
- Шаг 1: Kimi сжимает длинные исходники, вытаскивает ключевые тезисы и убирает шум.
- Шаг 2: Claude собирает из очищенной выжимки цельный раздел диссертации с правильной аргументацией.
Результат: меньше ручной склейки, меньше потерь по смыслу, более связный итоговый текст.
Связка 3: Бюджетный черновик + академическая доводка
Связка: DeepSeek + Claude
Когда полезна: нужно быстро и недорого собрать основу раздела, а потом укрепить аргументацию и стиль.
- Шаг 1: DeepSeek делает каркас, логику тезисов и базовый черновик раздела.
- Шаг 2: Claude получает задачу усилить аргументацию, убрать слабые связки и довести язык до академического уровня.
Результат: хороший баланс между экономичностью первого прохода и качеством финальной версии.
Связка 4: Поиск фактуры + структурирование + финальный текст
Связка: Perplexity + Qwen + Claude
Когда полезна: сложная теоретическая глава, где нужно и найти источники, и структурировать большой вход, и написать связный текст.
- Шаг 1: Perplexity собирает источники и актуальные данные по теме.
- Шаг 2: Qwen структурирует найденный материал, раскладывает по блокам и убирает лишнее.
- Шаг 3: Claude пишет финальный академический текст на основе структурированной выжимки.
Результат: полный цикл от поиска до готового раздела без потерь по фактуре и логике.
Если нужен быстрый выбор
- Если нужен один основной ИИ для всех этапов диссертации – ChatGPT
- Если важнее собранность, логика и длинные вводные – Claude
- Если нужен лучший бюджетный вариант без VPN – DeepSeek
- Если нужно обработать большой массив материалов перед написанием – Kimi или Qwen
- Если текст строится по подробному шаблону и сильному промпту – Claude, Qwen или ChatGPT
- Если нужны реальные источники и актуальная фактура – Perplexity как основной слой поиска
- Если нужно усилить аргументацию и академический стиль – Claude или DeepSeek
- Если нужен быстрый черновик без дорогой подписки – DeepSeek, Qwen или YandexGPT
- Если нужны свежие данные по теме за последние год-два – Gemini или Grok как вспомогательный слой
Список лучших ИИ для написания диссертации из этой статьи
| Модель | Адрес | VPN из РФ | Бесплатный доступ | Комментарий |
| ChatGPT | chatgpt.com | Да | Мало | Универсальный, итерации, структура |
| Claude | claude.ai | Да | Мало | Длинный вход, аргументация, стиль |
| DeepSeek | chat.deepseek.com | Нет | Много | Черновики, логика, бюджетно |
| Qwen | chat.qwen.ai | Нет | Много | Длинный контекст, промпты, бюджетно |
| Kimi | kimi.com | Нет* | Много | Разбор больших массивов, промежуточный слой |
| Perplexity | perplexity.ai | Нет* | Средне | Реальные источники, актуальная фактура |
| Gemini | gemini.google.com | Да* | Средне | Поиск данных, первичная аналитика |
| Grok | grok.com | Да* | Мало | Свежие данные, актуальный контекст |
| YandexGPT | ya.ru/ai | Нет | Много | Быстрый черновик, простые задачи |
*Стоит проверить актуальность (данные меняются в обе стороны)
Практические советы перед работой с нейросетью по написанию диссертации
Как не получить шаблонный результат
- Не начинайте с запроса "напиши главу диссертации" – без темы, структуры и требований почти всегда получится общий академический шаблон.
- Сразу задавайте тип раздела: теоретическая глава, методологическая часть, практический анализ, обзор литературы, выводы.
- Просите не один вариант, а минимум два: основную версию и сокращенную – для возможного объединения с другим разделом.
- Добавляйте ограничения: без личных местоимений, без разговорных конструкций, без голословных утверждений, без несуществующих ссылок.
- Если раздел адресный, сразу давайте контекст: тема диссертации, научная школа, методологическая рамка, место раздела в структуре.
Как строить работу по шагам
- Не просите сразу финальный текст, если задача сложная: сначала план главы, потом черновик, потом укрепление аргументации, потом стилистическая доводка.
- На первом проходе полезно просить не текст, а каркас: тезис, аргументы, источники, промежуточный вывод.
- Если исходников много, сначала дайте задачу на сжатие и структурирование, а уже потом на написание раздела.
- Не смешивайте в одном запросе поиск источников, написание теоретической части и финальную редактуру.
- Для сложных аналитических разделов сначала собирайте базовую смысловую версию, а уже потом заказывайте академическую доводку.
Что обязательно перепроверять
- Все ссылки на источники: нейросети, кроме специализированных поисковых, могут генерировать несуществующие цитаты и авторов.
- Все цифры, статистику, даты и факты – особенно если они не были в вашем входном запросе.
- Логику перехода между блоками: тезис, аргументация, промежуточный вывод, связка со следующим разделом.
- Формулировки выводов: в них часто появляются общие утверждения вместо конкретных результатов анализа.
- Соответствие требованиям кафедры и научного руководителя: стиль оформления, структура ссылок, допустимые конструкции.
