diff --git a/README.md b/README.md
index 74287ac..2aa1d9a 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -114,7 +114,16 @@ make gp-psql                    # Подключение к Greenplum
 
 ### Настройка подключения к Greenplum в Airflow
 
-По умолчанию DAG использует переменные окружения, но вы можете создать Airflow Connection:
+По умолчанию готовые DAG используют Airflow Connections. В docker-compose они
+заводятся автоматически через переменные окружения:
+
+- `AIRFLOW_CONN_GREENPLUM_CONN` — подключение к Greenplum с `conn_id=greenplum_conn`;
+- `AIRFLOW_CONN_BOOKINGS_DB` — подключение к демо-БД bookings с `conn_id=bookings_db`.
+
+Такие подключения подхватываются из окружения и могут не отображаться в UI,
+но для DAG это нормально — `PostgresOperator` найдёт их по `conn_id`.
+
+При желании вы можете создать или отредактировать подключение вручную в UI:
 
 1. Airflow UI → **Admin → Connections → Add a new record**
 2. Заполните поля:
@@ -364,7 +373,7 @@ load_bookings_to_stg = PostgresOperator(
 | Greenplum не стартует/падает при старте | Выполните `make down`, затем `make up` (очищает тома и поднимает заново, включая авто‑инициализацию Airflow) |
 | DAG `bookings_to_gp_stage` падает на внешней таблице/подключении к bookings | Убедитесь, что запущен контейнер `bookings-db` (`docker compose ps`, при необходимости `docker compose start bookings-db`), и выполнены `make bookings-init` и `make ddl-gp` или DAG `bookings_stg_ddl` |
 | DAG `bookings_to_gp_stage` ругается на отсутствующие таблицы stg | Запустите DAG `bookings_stg_ddl` (или выполните `make ddl-gp`), затем повторите запуск |
-| DAG не видит Greenplum/DEMObase по Airflow Connections | Проверьте, что в Airflow созданы подключения `greenplum_conn` и `bookings_db` с параметрами из раздела «Настройка подключения к Greenplum в Airflow» и блока про bookings |
+| DAG не видит Greenplum/DEMObase по Airflow Connections | Убедитесь, что контейнеры `greenplum` и `bookings-db` запущены (`docker compose ps`). Подключения `greenplum_conn` и `bookings_db` задаются через переменные окружения `AIRFLOW_CONN_...` и могут не отображаться в UI, но `PostgresOperator` всё равно найдёт их по `conn_id`. При необходимости вы можете создать/отредактировать их вручную в разделе Connections. |
 
 ---
 
diff --git a/TESTING.md b/TESTING.md
index 1de3db4..24460f4 100644
--- a/TESTING.md
+++ b/TESTING.md
@@ -25,12 +25,14 @@
 
 ## 4. Smoke тесты DAG в Airflow UI
 1. Открыть http://localhost:8080 (admin/admin).
-2. DAG `csv_to_greenplum`:
+2. (опционально) Зайти в Admin → Connections и убедиться, что DAG’и видят подключения:
+   - `greenplum_conn` и `bookings_db` задаются через переменные `AIRFLOW_CONN_...` в docker-compose и могут не отображаться в списке, но `airflow connections get greenplum_conn` / `bookings_db` внутри контейнера должны отрабатывать без ошибок.
+3. DAG `csv_to_greenplum`:
    - Включить переключатель.
    - Нажать «Trigger DAG».
    - Контроль: все таски Success, в `data/` появился CSV, в логах `load_csv_to_greenplum` видно `INSERT`.
    - В Greenplum (см. п.5) убедиться в наличии строк `(SELECT COUNT(*) ...)`.
-3. DAG `csv_to_greenplum_dq`:
+4. DAG `csv_to_greenplum_dq`:
    - Запустить вручную после первого DAG.
    - Проверить, что все 5 задач Success и логи содержат `Проверка пройдена`.
 
diff --git a/docker-compose.yml b/docker-compose.yml
index 7b23dcb..c14804f 100644
--- a/docker-compose.yml
+++ b/docker-compose.yml
@@ -76,8 +76,8 @@ services:
       AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES: "False"
       AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN: postgresql+psycopg2://${PG_USER}:${PG_PASSWORD}@pgmeta:5432/${PG_DB}
       AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY: ${AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY}
-      AIRFLOW_CONN_GREENPLUM_CONN: postgresql+psycopg2://${GP_USER}:${GP_PASSWORD}@greenplum:${GP_PORT:-5432}/${GP_DB}
-      AIRFLOW_CONN_BOOKINGS_DB: postgresql+psycopg2://${BOOKINGS_DB_USER}:${BOOKINGS_DB_PASSWORD}@bookings-db:5432/demo
+      AIRFLOW_CONN_GREENPLUM_CONN: postgresql://${GP_USER}:${GP_PASSWORD}@greenplum:${GP_PORT:-5432}/${GP_DB}
+      AIRFLOW_CONN_BOOKINGS_DB: postgresql://${BOOKINGS_DB_USER}:${BOOKINGS_DB_PASSWORD}@bookings-db:5432/demo
     command: >
       bash -lc "pip install --no-cache-dir -r /opt/airflow/requirements.txt &&
       airflow webserver"
@@ -103,8 +103,8 @@ services:
       AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES: "False"
       AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN: postgresql+psycopg2://${PG_USER}:${PG_PASSWORD}@pgmeta:5432/${PG_DB}
       AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY: ${AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY}
-      AIRFLOW_CONN_GREENPLUM_CONN: postgresql+psycopg2://${GP_USER}:${GP_PASSWORD}@greenplum:${GP_PORT:-5432}/${GP_DB}
-      AIRFLOW_CONN_BOOKINGS_DB: postgresql+psycopg2://${BOOKINGS_DB_USER}:${BOOKINGS_DB_PASSWORD}@bookings-db:5432/demo
+      AIRFLOW_CONN_GREENPLUM_CONN: postgresql://${GP_USER}:${GP_PASSWORD}@greenplum:${GP_PORT:-5432}/${GP_DB}
+      AIRFLOW_CONN_BOOKINGS_DB: postgresql://${BOOKINGS_DB_USER}:${BOOKINGS_DB_PASSWORD}@bookings-db:5432/demo
     command: >
       bash -lc "pip install --no-cache-dir -r /opt/airflow/requirements.txt &&
       airflow scheduler"
@@ -128,8 +128,8 @@ services:
       AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES: "False"
       AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN: postgresql+psycopg2://${PG_USER}:${PG_PASSWORD}@pgmeta:5432/${PG_DB}
       AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY: ${AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY}
-      AIRFLOW_CONN_GREENPLUM_CONN: postgresql+psycopg2://${GP_USER}:${GP_PASSWORD}@greenplum:${GP_PORT:-5432}/${GP_DB}
-      AIRFLOW_CONN_BOOKINGS_DB: postgresql+psycopg2://${BOOKINGS_DB_USER}:${BOOKINGS_DB_PASSWORD}@bookings-db:5432/demo
+      AIRFLOW_CONN_GREENPLUM_CONN: postgresql://${GP_USER}:${GP_PASSWORD}@greenplum:${GP_PORT:-5432}/${GP_DB}
+      AIRFLOW_CONN_BOOKINGS_DB: postgresql://${BOOKINGS_DB_USER}:${BOOKINGS_DB_PASSWORD}@bookings-db:5432/demo
     volumes:
       - ./airflow/dags:/opt/airflow/dags
       - ./airflow/requirements.txt:/opt/airflow/requirements.txt
diff --git a/docs/internal/bookings_stg_readme.md b/docs/internal/bookings_stg_readme.md
index 55e76de..d544c09 100644
--- a/docs/internal/bookings_stg_readme.md
+++ b/docs/internal/bookings_stg_readme.md
@@ -24,8 +24,11 @@ _Внутренний файл, чтобы не забыть договорён
   - учебный вариант: запустить DAG `bookings_stg_ddl` (он использует `sql/stg/bookings_ddl.sql`);
   - технический шорткат: `make ddl-gp` применяет все DDL разом вручную. Команда сама не вызывается при старте контейнеров, её нужно запустить явно.
 - В Airflow есть коннекты:
-  - `greenplum_conn` (по умолчанию уже используется в helpers/greenplum.py);
-  - `bookings_db` (Postgres к сервису `bookings-db`, если не хочется полагаться на ENV).
+  - `greenplum_conn` — к Greenplum;
+  - `bookings_db` — к сервису `bookings-db`.
+  По умолчанию они задаются через переменные окружения `AIRFLOW_CONN_...` в docker-compose,
+  поэтому могут не отображаться в UI, но `PostgresOperator` найдёт их по `conn_id`. При желании
+  их можно создать/отредактировать вручную через Admin → Connections.
 
 ## 3. Последовательность задач в DAG