Merge ветки feature/data-generator в main

.claude/agents/deep-reasoner.md

@@ -0,0 +1,36 @@
+---
+name: deep-reasoner
+description: >
+  Use for reasoning-heavy phases: architecture, debugging complex issues,
+  algorithm design, tricky trade-offs. Think thoroughly, return a concise
+  conclusion the orchestrator can act on.
+model: opus
+effort: high
+color: purple
+---
+
+# Deep Reasoner
+
+You are the orchestrator's reasoning specialist. You are handed the hard
+thinking: architecture decisions, complex debugging, algorithm design,
+non-obvious trade-offs.
+
+## Operating stance
+
+- Think thoroughly before answering. Explore the problem, consider
+  alternatives, check your reasoning for holes.
+- Do the deep work internally. What you return to the orchestrator is a
+  **concise conclusion it can act on** — not a transcript of your thinking.
+- State assumptions explicitly. If a decision hinges on something you
+  couldn't verify, say so and give your best recommendation anyway.
+- When there are real trade-offs, name them briefly, then commit to a
+  recommendation. The orchestrator wants a decision, not a menu.
+
+## Output
+
+Lead with the conclusion. Then, only if it adds value:
+- the key reasoning in a few bullets,
+- risks or open questions the orchestrator should know about,
+- concrete next steps.
+
+Keep it tight. Your value is the quality of the conclusion, not its length.

.claude/agents/fast-worker.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+---
+name: fast-worker
+description: >
+  Use for mechanical tasks: boilerplate, tests, formatting, simple edits,
+  batch and file operations, running checks. Execute efficiently and
+  return only the result.
+model: sonnet
+color: green
+---
+
+# Fast Worker
+
+You are the orchestrator's execution specialist. You are handed mechanical,
+well-scoped work: boilerplate, tests, formatting, simple edits, batch and
+file operations, running lint/checks.
+
+## Operating stance
+
+- Execute efficiently. The task is usually clear — do it, don't re-plan it.
+- Follow existing conventions in the codebase: match surrounding style,
+  naming, and structure. Read a neighbouring file if unsure.
+- If the task is genuinely ambiguous or you hit a real blocker, stop and
+  report back with the specific question — don't guess on decisions that
+  belong to the orchestrator.
+- Read noisy input/output yourself and return only the distilled result,
+  so the orchestrator's context stays clean.
+
+## Output
+
+Return just what the orchestrator needs: what you did, and any result it
+must see (a summary, a diff of note, a failing check). Skip narration.

.gitignore

@@ -124,6 +124,8 @@ desktop.ini
 # Тестовые данные и артефакты
 # =============================================================================
 # Файлы с данными (но не папки data/ — там исходные данные проекта)
+# JSON-артефакты генератора; сиды data/*.jsonl остаются под Git.
+data/*.json
 *.csv.gz
 *.jsonl.gz
 *.parquet
@@ -173,4 +175,7 @@ $RECYCLE.BIN/
 node_modules
 
 .playwright-cli
-.playwright-mcp
+.playwright-mcp
+# Локальные настройки Claude Code (агенты .claude/agents/ коммитятся)
+.claude/*
+!.claude/agents/

.scratch/feature-data-generator/issues/01-minimal-connected-visit.md

@@ -0,0 +1,37 @@
+Status: ready-for-human
+
+# Минимальный связанный визит в новом ядре
+
+## What to build
+
+Построить первый проверяемый срез нового steady-stream генератора: публичный
+вызов генеративного ядра создаёт один визит, который выглядит как нормальная
+единица доменной модели `пользователь -> визит -> событие`.
+
+Визит должен выпускать несколько связанных событий: один общий `click_id`,
+разные `event_id`, общий device/geo-контекст и согласованные записи для четырёх
+Kafka-топиков. Kafka на этом шаге не нужна: задача проверяет форму данных на
+выходе генеративного ядра.
+
+Источник решений: `docs/specs/2026-06-09-generator-rework-hierarchical.md`,
+`docs/specs/2026-06-10-generator-math-model.md`, `CONTEXT.md`.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] Тест через публичный интерфейс генератора создаёт один визит с несколькими
+  browser-событиями под одним `click_id`.
+- [x] У всех событий визита разные валидные `event_id`, а `click_id` не берётся
+  из исходного сида.
+- [x] Для каждого browser-события есть связанная location-запись с тем же
+  `event_id`.
+- [x] Для каждого события визита публикуются device- и geo-записи с тем же
+  `click_id`; их содержимое в рамках визита одинаковое, как в сиде.
+- [x] Один `click_id` связан ровно с одним `user_domain_id`.
+- [x] Старый тестовый контракт "одно событие = один новый click_id" удалён или
+  заменён на новый контракт визита.
+
+## Blocked by
+
+None - can start immediately.
+
+## Comments

.scratch/feature-data-generator/issues/02-5-generator-service-cleanup.md

@@ -0,0 +1,56 @@
+Status: ready-for-human
+
+# Уборка сервиса генератора перед активными визитами
+
+## What to build
+
+Разнести текущий `generator/generator.py` на понятные модули, не меняя внешнее
+поведение генератора. Цель — подготовить код к задаче 03, где появятся активные
+визиты между тиками.
+
+Источник решений: `docs/specs/2026-06-11-generator-service-cleanup.md`,
+`docs/specs/2026-06-10-generator-math-model.md`, задачи 01-03 в этом каталоге.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] Генеративная модель визита отделена от Kafka, состояния, метрик и
+  сервисного цикла.
+- [x] Код загрузки и индексации JSONL-сида вынесен из сервисного слоя.
+- [x] Расчёт интенсивности отделён от генерации одного визита.
+- [x] Kafka publisher, Kafka-state и создание служебных топиков не смешаны с
+  генеративной моделью.
+- [x] `generator/generator.py` остаётся тонкой точкой входа или совместимым
+  фасадом, чтобы не ломать запуск и тесты без причины.
+- [x] `generate_tick_batch()` не остаётся в чистой генеративной модели визита:
+  он вынесен в переходный тиковый слой и подготовлен к замене активными визитами
+  в задаче 03.
+- [x] Dockerfile и запуск контейнера обновлены под новую структуру файлов.
+- [x] Все существующие тесты генератора проходят.
+- [x] README генератора кратко отражает новую структуру файлов.
+
+## Non-goals
+
+- Не реализовывать активные визиты между тиками.
+- Не добавлять популяцию пользователей и возвраты.
+- Не вводить состояние версии 2.
+- Не менять Kafka-топики и формат событий.
+- Не удалять `generator_batch_history`, если отдельно не доказано, что он больше
+  не нужен.
+
+## Blocked by
+
+- `.scratch/feature-data-generator/issues/02-visit-page-path-and-monotonic-time.md`
+
+## Blocks
+
+- `.scratch/feature-data-generator/issues/03-tick-stream-with-active-visits.md`
+
+## Comments
+
+Задача появилась после разбора распухания сервиса: первые два среза уже внесли
+новую модель визита, а третий срез добавит состояние активных визитов. Перед ним
+нужно отделить модель, тиковый слой и Kafka-интеграцию.
+
+2026-06-11: исходники перенесены не россыпью в `generator/`, а в пакет
+`generator/src/clickstream_generator/`. `generator/generator.py` оставлен тонким
+фасадом и точкой входа для совместимости.

.scratch/feature-data-generator/issues/02-visit-page-path-and-monotonic-time.md

@@ -0,0 +1,37 @@
+Status: ready-for-human
+
+# Путь визита по страницам и монотонное время
+
+## What to build
+
+Расширить минимальный визит до правдоподобного пути по страницам. Визит должен
+начинаться со страницы, выбранной по стартовому распределению, дальше идти по
+марковской цепочке и назначать событиям запланированные метки времени, которые
+строго растут внутри `click_id`.
+
+Задача остаётся без Kafka и без популяции пользователей: она проверяет качество
+одного визита как учебного объекта и как основы будущей воронки.
+
+Источник решений: `docs/specs/2026-06-10-generator-math-model.md`, раздел
+«События и путь по страницам».
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] Тест через публичный интерфейс генератора показывает, что
+  `event_timestamp` внутри одного `click_id` строго возрастает.
+- [x] Метки времени событий являются запланированными моментами визита, а не
+  одинаковым `now()` для всего набора событий.
+- [x] Паузы внутри визита меньше 30 минут; 95-й перцентиль на симуляции лежит в
+  масштабе единиц минут.
+- [x] Визит не может зациклиться бесконечно: длина ограничена потолком
+  `GEN_MAX_SESSION_EVENTS` или его новым эквивалентом.
+- [x] Доля визитов, дошедших до `/confirmation`, на симуляции сопоставима с
+  ориентиром сида около 25%.
+- [x] Визит может продолжаться после `/confirmation`; `/confirmation` не
+  считается обязательным последним событием визита.
+
+## Blocked by
+
+- `.scratch/feature-data-generator/issues/01-minimal-connected-visit.md`
+
+## Comments

.scratch/feature-data-generator/issues/03-tick-stream-with-active-visits.md

@@ -0,0 +1,41 @@
+Status: ready-for-human
+
+# Поток по тикам с активными визитами
+
+## What to build
+
+Разложить визиты по тикам генератора. Визит может жить дольше одного тика:
+генератор хранит активные визиты между вызовами, выпускает только те события,
+чьё запланированное время наступило, и не приклеивает все события к текущему
+тику.
+
+Задача проверяет основную потоковую механику без Kafka и без восстановления
+после рестарта.
+
+Источник решений: `docs/specs/2026-06-10-generator-math-model.md`, раздел
+«Раскладка по тикам».
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] Тест через публичный интерфейс генератора показывает, что один `click_id`
+  может появляться в выходе нескольких последовательных тиков.
+- [x] На каждом тике выпускаются только созревшие события активных визитов.
+- [x] `event_timestamp` отражает запланированное время события, а не время
+  фактической отправки тика.
+- [x] Завершённые визиты больше не выпускают события в следующих тиках.
+- [x] При достижении потолка активных визитов новые рождения в этот тик
+  пропускаются, а бюджет не копится бесконечно.
+- [x] Конфигурация запрещает состояние, где потолок активных визитов не меньше
+  потолка популяции пользователей.
+
+## Blocked by
+
+- `.scratch/feature-data-generator/issues/02-visit-page-path-and-monotonic-time.md`
+- `.scratch/feature-data-generator/issues/02-5-generator-service-cleanup.md`
+
+## Comments
+
+2026-06-11: реализовано через `TickStreamGenerator` в тиковом слое. Проверка:
+`uv run --with-requirements generator/requirements.txt pytest generator/tests -q`
+— 81 passed. После ревью исправлено: входной `event_budget` снова трактуется
+как бюджет событий, а не как число рождений визитов.

.scratch/feature-data-generator/issues/04-user-population-and-returns.md

@@ -0,0 +1,49 @@
+Status: ready-for-human
+
+# Популяция пользователей и возвраты
+
+## What to build
+
+Добавить ограниченную популяцию пользователей с постоянными `user_domain_id`.
+Новые визиты должны доставаться либо новым пользователям, либо возвращающимся
+пользователям из популяции, доступным после кулдауна и не имеющим активного
+визита.
+
+Задача должна превратить поток из набора независимых визитов в живую модель
+возвратов пользователей.
+
+Источник решений: `docs/specs/2026-06-10-generator-math-model.md`, разделы
+«Популяция пользователей» и «Визиты».
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] На длинной симуляции получается здоровая пирамида
+  `users < sessions < events`.
+- [x] Один пользователь может иметь несколько `click_id` во времени.
+- [x] Один `click_id` принадлежит ровно одному `user_domain_id`.
+- [x] Пользователь не получает новый визит раньше минимального кулдауна возврата.
+- [x] Если доступных возвращающихся пользователей нет, новый визит достаётся
+  новому пользователю.
+- [x] Размер активной популяции не растёт выше заданного потолка; при
+  переполнении вытесняется давно неактивный пользователь без активного визита.
+
+## Blocked by
+
+- `.scratch/feature-data-generator/issues/03-tick-stream-with-active-visits.md`
+
+## Comments
+
+2026-06-11: реализовано через ограниченную популяцию в `TickStreamGenerator`.
+Профиль пользователя переиспользуется между визитами, активный пользователь не
+получает второй визит, после завершения действует `GEN_MIN_RETURN_MINUTES`.
+Если доступных возвратов нет или срабатывает `GEN_P_NEW_USER`, создаётся новый
+пользователь с вытеснением давно неактивного профиля без роста выше
+`GEN_POPULATION_MAX`.
+
+Проверка: `uv run --with-requirements generator/requirements.txt pytest
+generator/tests -q` — 88 passed. В песочнице `/snap/bin/uv` падает на
+`snap-confine`, поэтому полный pytest запускался вне песочницы.
+
+После свежего ревью исправлены две детали: UUID теперь создаются через единый
+ГПСЧ генератора, а кулдаун пользователя начинается от запланированного времени
+последнего события визита, а не от времени позднего тика.

.scratch/feature-data-generator/issues/05-intensity-and-flow-calibration.md

@@ -0,0 +1,55 @@
+Status: ready-for-human
+
+# Интенсивность и калибровка потока
+
+## What to build
+
+Связать иерархическую модель с целевой интенсивностью потока. Старая идея
+Пуассона, часового коэффициента и jitter должна задавать бюджет активности, из
+которого рождаются визиты; фактические события выходят по запланированным
+паузам активных визитов.
+
+На этом шаге также нужно проверить, что параметры модели дают поток,
+сопоставимый с профилем сида: длина визита около 10 событий в среднем и по
+медиане, доля дошедших до `/confirmation` около 25%, межсессионные паузы
+согласованы с формулой из спеки.
+
+Источник решений: `docs/specs/2026-06-10-generator-math-model.md`, разделы
+«Связка с моделью интенсивности», «Параметры» и «Критерии приёмки».
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] Средняя интенсивность событий за длинное окно соответствует
+  `GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN * часовой коэффициент` с разумным отклонением.
+- [x] Рождения визитов рассчитываются из бюджета событий и средней длины визита,
+  а не из старых границ `GEN_MIN/MAX_EVENTS_PER_TICK` в прежнем смысле.
+- [x] Доля новых пользователей за длинное окно близка к `GEN_P_NEW_USER`.
+- [x] Межсессионные паузы одного пользователя не меньше кулдауна, а среднее на
+  дефолтах находится в районе расчёта из спеки.
+- [x] Распределение длины визита на симуляции сопоставимо с сидом: медиана около
+  10, среднее около 10, максимум не выше потолка.
+- [x] Воронка по шагам `/home -> товары -> /cart -> /payment -> /confirmation`
+  монотонно затухает на длинной симуляции.
+
+## Blocked by
+
+- `.scratch/feature-data-generator/issues/04-user-population-and-returns.md`
+
+## Comments
+
+2026-06-11: реализована калибровка потока через `TickStreamGenerator`: событийный
+бюджет тика копится как бюджет рождений визитов через ожидаемую среднюю длину
+визита (~10 событий), а фактические события выходят по запланированным паузам
+активных визитов. Дефолт `GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN` в коде снижен до 30
+событий/мин и синхронизирован с обычным запуском через `docker-compose.yml`;
+`GEN_MIN/MAX_EVENTS_PER_TICK` теперь ограничивают событийный бюджет тика до
+пересчёта в рождения визитов.
+
+Калибровка таблицы переходов и пауз проверена тестами: средняя интенсивность
+длинного окна близка к целевому бюджету, доля новых пользователей близка к
+`GEN_P_NEW_USER`, межсессионные паузы не меньше кулдауна и имеют часовой
+масштаб около формульного ориентира из спеки, длина визита сопоставима с сидом,
+доля `/confirmation` остаётся около 25%, воронка монотонно затухает.
+
+Проверка: `uv run --with-requirements generator/requirements.txt pytest
+generator/tests -q` — 96 passed.

.scratch/feature-data-generator/issues/06-state-v2-and-restart.md

@@ -0,0 +1,55 @@
+Status: ready-for-human
+
+# Состояние версии 2 и рестарт
+
+## What to build
+
+Расширить состояние генератора до версии 2: кроме тика и состояния генератора
+случайных чисел сохранять популяцию пользователей и активные визиты. После
+рестарта генератор должен продолжать коротко прерванные визиты и закрывать
+сильно просроченные, не теряя популяцию пользователей.
+
+Задача проверяет поведение состояния через публичные методы сохранения и
+восстановления, без реального Kafka-брокера там, где достаточно сериализации.
+
+Источник решений: `docs/specs/2026-06-10-generator-math-model.md`, раздел
+«Персистентность через рестарты».
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] Состояние версии 2 сериализуется в JSON и восстанавливает тик, ГПСЧ,
+  популяцию пользователей и активные визиты.
+- [x] Старое состояние версии 1 или битое состояние не валит генератор:
+  фиксируется предупреждение, генератор начинает с чистого листа.
+- [x] После простоя не больше 30 минут активный визит продолжается, а созревшие
+  события досылаются со своими исходными запланированными метками времени.
+- [x] После долгого простоя просроченный активный визит закрывается без досылки
+  остатка.
+- [x] Популяция пользователей переживает простой любой длины.
+- [x] `GEN_STATE_RESET=true` явно сбрасывает состояние, как и раньше.
+
+## Blocked by
+
+- `.scratch/feature-data-generator/issues/05-intensity-and-flow-calibration.md`
+
+## Comments
+
+2026-06-11: задачу нельзя считать самостоятельной к реализации, пока не закрыты
+предыдущие срезы генератора: 02 (путь визита и монотонное время), 03 (тики и
+активные визиты), 04 (популяция и возвраты), 05 (интенсивность и калибровка).
+Преждевременный кодовый задел state v2 был откатан, чтобы он не попал в коммиты
+следующих задач. Возвращаться к этой задаче нужно после реализации зависимостей
+и заново проверять все acceptance criteria на актуальной модели генератора.
+
+2026-06-11: реализовано состояние версии 2 для `TickStreamGenerator`: в снимок
+попадают тик, ГПСЧ, компактная популяция пользователей, компактные активные
+визиты и остаток бюджета рождений визитов. `GeneratorService` теперь владеет
+одним тиковым потоком, сохраняет его снимок и восстанавливает его при старте.
+Короткий простой продолжает активные визиты и досылает созревшие события с
+исходными метками времени; долгий простой закрывает просроченные визиты без
+досылки остатка; популяция сохраняется.
+
+Старое state v1 и битое v2-state деградируют в чистый старт с предупреждением;
+`GEN_STATE_RESET=true` по-прежнему пропускает загрузку состояния. Проверка:
+`uv run --with-requirements generator/requirements.txt pytest generator/tests -q`
+— 112 passed.

.scratch/feature-data-generator/issues/07-service-integration-and-docs.md

@@ -0,0 +1,52 @@
+Status: ready-for-human
+
+# Подключение к сервису и документации
+
+## What to build
+
+Подключить новое генеративное ядро к рабочему steady-stream сервису. Генератор
+должен запускаться прежними командами, писать сообщения в прежние Kafka-топики,
+сохранять полезные метрики Prometheus и больше не документироваться как
+концептуально сломанный источник.
+
+На этом шаге нужно синхронизировать пользовательскую документацию и заметку об
+известных проблемах с новой моделью.
+
+Источник решений: `docs/specs/2026-06-09-generator-rework-hierarchical.md`,
+`docs/specs/2026-06-10-generator-math-model.md`, `generator/README.md`,
+`generator/KNOWN_ISSUES.md`.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] Генератор в режиме steady-stream пишет связанные сообщения в
+  `browser_events`, `location_events`, `device_events`, `geo_events`.
+- [x] Существующие команды запуска и остановки генератора остаются рабочими или
+  документация явно описывает замену.
+- [x] Метрики Prometheus продолжают показывать успешные тики, ошибки публикации
+  и объём отправленных событий.
+- [x] Интеграционный тест или проверка с мок-публикацией подтверждает, что
+  сервисный контур использует новую модель, а не старую плоскую генерацию.
+- [x] `generator/README.md` описывает новые параметры и новую модель без старых
+  предупреждений о сломанном `click_id`.
+- [x] `generator/KNOWN_ISSUES.md` обновлён: старый дефект закрыт или перенесён в
+  исторический раздел, не как актуальный блокер.
+
+## Blocked by
+
+- `.scratch/feature-data-generator/issues/06-state-v2-and-restart.md`
+
+## Comments
+
+- 2026-06-11: добавлена проверка сервисных тиков с мок-публикацией без Kafka:
+  steady-stream публикует несколько событий одного визита с общим `click_id`,
+  разными `event_id` и согласованными записями во всех четырёх топиках; история
+  тиков остаётся `success`.
+- 2026-06-11: `docker-compose.yml` теперь пробрасывает переменные генератора
+  через `${VAR:-default}`, поэтому команды вида `GEN_STATE_RESET=true docker
+  compose up -d generator` реально меняют окружение контейнера. Внутренние
+  `KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS` и `GEN_DATA_DIR` оставлены безопасными значениями
+  для контейнера.
+- 2026-06-11: `generator/README.md` и `generator/KNOWN_ISSUES.md` синхронизированы
+  с новой моделью, состоянием v2 и историческим статусом старого дефекта.
+- Проверка: `uv run --with-requirements generator/requirements.txt pytest
+  generator/tests -q` — 113 passed; `git diff --check` — без замечаний.

.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md

@@ -0,0 +1,158 @@
+# Модельное время и стартовая история генератора
+
+Status: Implemented
+
+## Зачем
+
+Нужно довести решение ADR-0005 и ADR-0006 до рабочего процесса: генератор живёт
+по модельному времени, умеет быстро создать прошлое, сохранить слепок состояния
+и продолжить поток так, чтобы результат был проверяем в ClickHouse.
+
+Источник решений:
+
+- `docs/specs/2026-06-14-generator-model-time-and-startup-history.md`
+- `docs/adr/0005-generator-model-clock.md`
+- `docs/adr/0006-generation-as-sole-analytics-source.md`
+- `docs/research/2026-06-11-subagent-coordinator-experiment.md`
+
+## Общие правила приёмки
+
+- Каждый кодовый срез должен заканчиваться проверкой через ClickHouse, а не
+  только локальными тестами генератора.
+- Кодовые AFK-задачи идут через `/tdd`: один поведенческий тест, минимальная
+  реализация, зелёная проверка. HITL- и документные задачи идут через
+  обсуждение и фиксацию решения, без искусственного теста.
+- Координатор не работает в `/goal` на всю цепочку. Один worker получает один
+  issue, не коммитит и не реализует следующие задачи.
+- После реализации worker делает саморевью без правок. Координатор
+  классифицирует находки и возвращает только обязательные исправления.
+- В задачах 03 и 05 worker заранее даёт промежуточный статус, если статистический
+  прогон или стендовая проверка идут долго.
+- Если исправление после review gate меняет дизайн, формат state, манифест или
+  схему проверки, результат исправления проходит повторный review gate.
+- Коммиты делает координатор после своих проверок и `git status --short`.
+- Ручная проверка дашбордов глазами выполняется только в конце всей цепочки.
+
+## Сквозные инварианты
+
+- Рабочий контракт реализации живёт в
+  `docs/specs/2026-06-14-generator-model-time-and-startup-history.md`, раздел
+  «Рабочий контракт реализации». Задачи 02–06 берут имена настроек, формат
+  манифеста, границу `T_end` и правила проверки оттуда.
+- `event_timestamp` — модельное время, а не настенные часы компьютера.
+- Операционные метки сервиса, история пачек, метрики здоровья и длительность
+  тика остаются настенным временем, если отдельная задача не докажет обратное.
+- Живой ход часов идёт фиксированным модельным шагом
+  `GEN_TICK_SECONDS * GEN_MODEL_TIME_SPEED`; промотка прошлого тоже повторяется
+  точно при тех же настройках и чистом состоянии.
+- При ×K модельное время и событийный бюджет идут по модельной длительности
+  тика, а не по реальной длительности сна процесса.
+- Часовой пояс модельных часов явно задан в контракте; дневной коэффициент
+  считается по нему, а не по неявному локальному времени.
+- После сбоя точка возобновления считается из сохранённой связки модельного и
+  настенного времени, а не простым `datetime.now()`.
+- Стартовая история — это события плюс слепок состояния плюс манифест, чтобы не
+  смешать данные от разных `GEN_SEED`, `T0` и `T_end`.
+- Стартовая история покрывает `[T0, T_end)`, живое продолжение начинается из
+  слепка на `T_end`; на стыке не должно быть дублей и дыр.
+- Повторная проверка на чистом стенде должна быть воспроизводимой: либо команда
+  явно чистит ClickHouse, Kafka-топики данных и состояние генератора, либо
+  процесс идемпотентен.
+
+## Задачи
+
+Номер в имени файла — просто идентификатор задачи, порядок выполнения он не
+задаёт. Порядок и зависимости живут здесь и в секциях «Blocked by» самих задач;
+при изменении порядка файлы не переименовываются.
+
+Сделано (ядро фичи, закрыто на триаже 2026-07-04):
+
+- `issues/01-time-and-startup-history-contract.md` — контракт модельного
+  времени и стартовой истории.
+- `issues/02-model-time-to-clickhouse.md` — минимальный поток по модельному
+  времени до ClickHouse.
+- `issues/03-model-speed-and-day-factor.md` — ×K и дневной коэффициент по
+  модельному времени.
+- `issues/04-state-v2-model-resume.md` — восстановление state v2 от модельной
+  точки возобновления.
+- `issues/05-startup-history-backfill-to-clickhouse.md` — промотка прошлого,
+  стартовая история и живое продолжение до ClickHouse.
+- `issues/06-generated-history-as-analytics-source.md` — штатный путь стенда
+  переводится на стартовую историю как источник аналитики.
+- `issues/07-startup-history-portable-artifact-and-usage-docs.md` — портативный
+  артефакт стартовой истории и runbook.
+- `issues/11-generator-launch-verbs-and-profiles.md` — глаголы, длительность и
+  профили запуска генератора.
+- Airflow-пульт генератора, быстрый `daily-wave`, фикс фактуры визита на
+  восстановлении, читаемый гео-график и миграция курса на генерацию — закрыты
+  в очереди 2026-07-04.
+- Доработки по кросс-линейному ревью 2026-07-05 закрыты в очереди 2026-07-05:
+  граница миров, свежий стенд и Airflow-пульт, доверенные проверки
+  startup-history/Superset, курс на чистом стенде. Подробности и коммиты см. в
+  issue-файлах и `coordinator-journal.md`.
+
+Оставшаяся задача вне текущей очереди:
+
+- `issues/13-...` — доливка истории от слепка; без приоритета,
+  `needs-triage`. После кросс-линейного ревью 2026-07-05 блокируется
+  задачами 15 и 17: доливка тиражирует стыки мира и должна опираться на
+  доверенную проверку фактической границы.
+
+Дополнительная задача закрыта:
+
+- `issues/19-test-and-lint-targets.md` — единые `make test` и `make lint` для
+  коммит-гейта; `done`. Возникло из coordinator-loop 2026-07-05:
+  координатору пришлось вручную собирать тестовый набор из частных команд.
+
+Доработки по кросс-линейному ревью 2026-07-05 (закрыто):
+
+- `issues/15-world-boundary-after-cross-review.md` — граница миров после
+  обновления, сброса и консольных запусков.
+- `issues/16-fresh-stand-generator-control.md` — свежий стенд и Airflow-пульт
+  без неявных ручных шагов.
+- `issues/17-trusted-checks-startup-history-superset.md` — доверенные проверки
+  startup-history и Superset export.
+- `issues/18-course-clean-stand-startup-history.md` — курс на чистом стенде по
+  startup-history.
+
+```mermaid
+flowchart LR
+    i07["07 артефакт + runbook"] --> i11["11 глаголы запуска"]
+    i11 --> i12["12 DAG-пульт"]
+    i07 --> i08["08 миграция курса"]
+    i12 -. "приёмка через пульт" .-> i08
+    i14["14 быстрый профиль"] --> i08
+    i09["09 фикс стыка"] --> i13["13 доливка"]
+    i10["10 гео-карта"]
+    i15["15 граница миров"] --> i18["18 курс на чистом стенде"]
+    i16["16 свежий стенд"] --> i18
+    i17["17 доверенные проверки"] --> i18
+    i15 --> i13
+    i17 --> i13
+    i19["19 make test/lint"]
+```
+
+## Контрольные точки
+
+- После задачи 3 нужен внешний review gate по сквозному инварианту времени:
+  проверить, где ещё остались настенные часы, и не расходятся ли живой путь,
+  расчёт интенсивности и сохранение состояния.
+- После задачи 5 нужен внешний review gate по распределениям и двум путям
+  генерации: проверить форму данных, стык истории и живого продолжения,
+  однородность визита до и после восстановления.
+
+Для review gate после задачи 3 reviewer другой родословной сильно желателен.
+Для review gate после задачи 5 он обязателен: research показал, что форма
+распределений и свойства на стыке двух путей хуже ловятся одной линией проверки.
+Если такого reviewer-а нет, координатор останавливает цепочку и явно отдаёт
+решение человеку.
+
+## Финальная ручная приёмка
+
+После задачи 6 человек смотрит Superset/Grafana и проверяет, что стенд живёт на
+генерации: видны история, возвраты, воронка и суточное «дыхание». Если текущих
+панелей не хватает для такого просмотра, создаётся отдельная задача на панель
+или runbook, а не расширяется эта цепочка задним числом.
+
+Миграция уроков по ADR-0006 сознательно отслеживается отдельно. Задача 6 должна
+создать follow-up, если учебные материалы требуют нетривиальной переделки.

.scratch/generator-model-time-startup-history/coordinator-journal.md

@@ -0,0 +1,577 @@
+# Журнал coordinator-loop: generator-model-time-startup-history
+
+Дата старта: 2026-07-04.
+
+## 2026-07-04
+
+- Старт цепочки: 07 -> 11. Дерево перед стартом чистое (`git status --short`
+  без вывода). Блокеры 07 (`05`, `06`) имеют `Status: done`.
+- Issue 07 запущен worker-у. Режим ревью: гейт; требуется проверка по задаче и
+  по коду разными субагентами через `claude-team-review`.
+- Issue 07: принят индекс worker-а со статусом `BLOCKED`. Unit: `uv run
+  --with-requirements generator/requirements.txt pytest generator/tests -q` —
+  PASS, 139 passed. Shell syntax: PASS. `git diff --check`: PASS. Стендовая
+  Docker-проверка импорта: BLOCKED, `docker` отсутствует в среде worker-а.
+  Review origin от worker-а: оба reviewer-а не созданы из-за sandbox/app-server
+  blocker. Chain-level решение: не коммитить, добрать два reviewer-индекса
+  отдельными субагентами координатора.
+- Issue 07 review по задаче: `CHANGES_REQUESTED`. Finding: проверка после
+  импорта не доказывает совпадение ClickHouse с manifest/original; текущий
+  `generated-history-check` проверяет здоровье диапазона, но не читает
+  артефакт или `generator_startup_history_manifest`. Возвращено worker-у как
+  обязательное исправление issue 07.
+- Issue 07 review по коду: `CHANGES_REQUESTED`. Findings: `state_version` из
+  manifest не участвует в live-восстановлении startup-history state; импорт
+  может задублировать data-топики при повторном или частично упавшем запуске.
+  Возвращено worker-у: первое чинить, второе чинить или явно классифицировать
+  как вне скоупа с защитой контракта clean-stand import.
+- Issue 07: worker вернул `DONE` после исправлений. Unit: PASS, 142 passed.
+  Docker export/import/check: PASS; manifest-aware сверка ClickHouse с manifest:
+  PASS, `events=16054`, `visits=1516`, `users=445`. Повторный импорт на
+  непустых data-топиках: PASS, отказ до публикации дублей. `git diff --check`:
+  PASS. Chain-level решение: повторить review gate на обновлённом diff.
+- Issue 07 rerun review по задаче: `APPROVED`.
+- Issue 07 rerun review по коду: `CHANGES_REQUESTED`. Findings: импорт не
+  защищён от частичной записи data-топиков до compact state/manifest; артефакт
+  может не воспроизводить raw Kafka value байт-в-байт из-за повторной
+  сериализации dict. Возвращено worker-у как обязательная доработка или явное
+  уточнение контракта с тестами.
+- Issue 07: worker вернул финальный индекс `DONE_WITH_CONCERNS`. Исправления:
+  preflight clean Kafka data-топиков, rollback import-топиков при ошибке,
+  raw JSON value в артефакте и публикация bytes без повторной сериализации.
+  Unit: PASS, 143 passed. Docker export/import/check: PASS. Raw Kafka value
+  compare: PASS, SHA совпал, `cmp=0`. Chain-level concern: после последних
+  исправлений code rerun ещё не выполнен.
+- Issue 07 third code gate: `CHANGES_REQUESTED`. Finding: raw Kafka value в
+  артефакте всё ещё, по мнению reviewer-а, строится повторной сериализацией dict
+  и валидируется против той же сериализации, а не доказывает связь с фактически
+  опубликованными Kafka bytes. Возвращено worker-у для исправления или
+  аргументированного отклонения через контракт и тест.
+- Issue 07 xhigh narrow code gate: `CHANGES_REQUESTED`. Findings: `raw_topics`
+  остаётся необязательным, поэтому артефакт без raw bytes может пройти import с
+  повторной сериализацией; fallback импорта через publisher без `publish_records`
+  игнорирует сохранённые raw records. Возвращается worker-у как обязательная
+  доработка.
+- Issue 07: worker вернул `DONE_WITH_CONCERNS` после xhigh-находок. Исправлено:
+  для artifact v1.0 `raw_topics` обязательны; importer требует `publish_records`
+  и публикует только raw records. Unit: PASS, 146 passed. Chain-level concern:
+  xhigh code rerun после последней правки ещё не выполнен.
+- Issue 07 xhigh code rerun: `APPROVED`. Findings: нет. Unit: PASS, 146
+  passed. Shell syntax: PASS. `git diff --check`: PASS. Chain-level решение:
+  открыть коммит-гейт 07.
+- Issue 07 commit gate: staged files в границах issue 07, журнал не staged.
+  Unit: PASS, 146 passed. Shell syntax: PASS. `git diff --cached --check`:
+  PASS. Commit: `3c38465` (`feat(generator): добавлен артефакт стартовой
+  истории`).
+- Перед issue 11: процессный журнал issue 07 отделён docs-коммитом `d2899e9`.
+  Дерево чистое. Блокер 11 (`07`) имеет `Status: done`.
+- Issue 11 запущен worker-у. Режим ревью: обычный; требуется один code review
+  через `claude-team-review` после реализации. Условие эскалации: если worker
+  меняет state-схему, сериализацию или контракт manifest, перевести в гейт.
+- Issue 11: worker вернул `BLOCKED` только из-за отсутствия reviewer mechanism.
+  Unit: PASS, 153 passed. Shell syntax: PASS. `git diff --check`: PASS. Dry-run
+  `PROFILE=daily-wave ... run_generator.sh backfill`: PASS. Chain-level
+  решение: добрать code review отдельным reviewer-субагентом координатора.
+- Issue 11 code review: `CHANGES_REQUESTED`. Finding: профиль запуска виден в
+  логах, но не пишется в manifest/артефакт; критерий issue 11 требует, чтобы
+  выбранный профиль был виден в логах/manifest. Возвращено worker-у как
+  обязательное исправление.
+- Issue 11: worker вернул `DONE` после исправления. `launch_profile` добавлен
+  в manifest/артефакт, state-схема не менялась. Unit: PASS, 154 passed.
+  `git diff --check`: PASS. Chain-level решение: повторить code review.
+- Issue 11 code rerun: `APPROVED`. Findings: нет. `make generator-test`: PASS,
+  154 tests. Shell syntax: PASS. `git diff --check`: PASS. Dry-run
+  `backfill`/`continue`/`reset` с `PROFILE=daily-wave`: PASS. Chain-level
+  решение: открыть коммит-гейт 11.
+- Issue 11 commit gate: Unit: PASS, 154 passed. Shell syntax: PASS.
+  `git diff --check`: PASS. Dry-run `PROFILE=daily-wave ... run_generator.sh
+  backfill`: PASS после повторного запуска вне sandbox из-за `snap-confine`
+  внутри sandbox.
+- Issue 11 commit: `4f8f992` (`feat(generator): добавлены профили запуска`).
+- Диагностика nested review tools: read-only субагент не видит
+  `multi_agent_v1.spawn_agent`; `tool_search` по `multi-agent spawn subagent`,
+  `claude-team-review`, `reviewer` не находит инструменты для запуска
+  субагентов. Process finding: в текущей среде worker не может сам запускать
+  reviewer-а; координатор должен запускать reviewer-субагентов сам и возвращать
+  worker-у только индекс находок.
+- Final chain review запущен read-only reviewer-у в режиме `xhigh`.
+- Final chain review: `CHANGES_REQUESTED`, low finding — PRD всё ещё держит
+  07/11 в остатке и объясняет статус 12 отсутствием глаголов. Исправлено:
+  07/11 перенесены в сделанное, остаток основной ветки начинается с 12.
+- Уточнение диагностики nested review tools: первый диагност был read-only
+  explorer, что не доказывает toolset worker-а. Запущен отдельный диагност с
+  `agent_type=worker`, без правок, для проверки той же гипотезы в роли worker-а.
+- Worker-диагност подтвердил: видит `web`, `image_gen`, `functions`,
+  `tool_search`, `multi_tool_use`; `tool_search` не находит multi-agent spawn
+  или `claude-team-review`; `multi_agent_v1.spawn_agent` недоступен. Вывод:
+  worker не может сам запускать reviewer-субагентов в этой среде; процесс нужно
+  лечить переносом запуска review-субагентов на координатора.
+- 20:44 Новая очередь стартовала: 12 -> 14 -> 09 -> 10 -> 08. Дерево перед
+  стартом чистое (`git status --short` без вывода). Issue 12 запущен worker-у.
+  Режим ревью: обычный, один code-review от координатора после реализации.
+  Условие эскалации: если worker меняет state-схему, сериализацию,
+  межмодульный контракт manifest или нестабильный Airflow API без проверки
+  Context7, перевести issue в гейт.
+- 20:55 Issue 12: worker вернул `DONE_WITH_CONCERNS`. Unit: PASS, 165 tests;
+  targeted DAG/control tests: PASS, 11 tests; `py_compile`: PASS;
+  `docker compose config --quiet`: PASS. Context7 Airflow 2.10.5: `Param`
+  enum/title/description и `TriggerDagRunOperator(wait_for_completion=True)`.
+  Concern: живой проход через Airflow UI не выполнен; готовая команда стенда
+  дана worker-ом. Chain-level решение: открыть обычный code-review.
+- 20:55 Issue 12 code review запущен координатором: свежий observer-субагент,
+  рабочий уровень, без правок репозитория и среды.
+- 20:59 Issue 12 code review: `CHANGES_REQUESTED`. Finding:
+  `startup_history_artifact.py:239` — backfill/import на непустом Kafka data
+  topic падает без подсказки `make clean`. Возвращено worker-у дословно.
+- 21:00 Issue 12: worker вернул `DONE_WITH_CONCERNS` после ревью-находки.
+  Исправлено: `airflow_control.py:102` оборачивает ошибку непустых Kafka
+  data-топиков подсказкой `make clean`; добавлен регрессионный тест. Targeted
+  tests: PASS, 12 tests; unit: PASS, 166 tests; `py_compile`: PASS.
+- 21:00 Process update: перечитан `references/effort-levels.md` после правки
+  пользователем. Для Codex CLI обычный worker на обычном issue = экономный
+  `medium`; любое code review и worker на гейтовом issue = рабочий `high`;
+  узкий спор/финальное chain review = усиленный `xhigh`. Дальнейшие запуски —
+  с явным уровнем по таблице.
+- 21:00 Issue 12 code rerun запущен координатором: свежий observer-субагент,
+  рабочий уровень `high`, без правок репозитория и среды.
+- 21:04 Issue 12 code rerun: `APPROVED`. Targeted tests: PASS; generator
+  tests: PASS. Chain-level решение: открыть коммит-гейт 12.
+- 21:06 Issue 12 commit gate: staged files в границах issue 12, журнал не
+  staged. Unit: PASS, 166 tests; `docker compose config --quiet`: PASS;
+  `py_compile`: PASS; `git diff --cached --check`: PASS. Commit: `dd4af82`
+  (`feat(airflow): добавлен пульт управления генератором`).
+- 21:07 Перед issue 14: процессный журнал issue 12 отделён docs-коммитом
+  `200bb82`. Дерево чистое. Блокеров нет; issue 12 имеет `Status: done`.
+  Issue 14 запущен worker-у. Режим ревью: обычный; worker — `medium`, code
+  review после реализации — `high`. Условие эскалации: изменение частоты
+  сохранения state, state-схемы или контракта восстановления переводит issue в
+  гейт.
+- 21:12 Issue 14: worker вернул `DONE_WITH_CONCERNS`. `daily-wave` переведён
+  на `speed=60`, `tick=1`; `ci` не изменён; успешные live-тик логи приглушены
+  до DEBUG; state-сохранение не менялось. `make generator-test`: PASS, 167
+  tests. Concern: стендовая backfill/import/live-проверка и дашборд не
+  запускались.
+- 21:12 Issue 14 code review запущен координатором: свежий observer-субагент,
+  reasoning_effort=`high`, без правок репозитория и среды.
+- 21:16 Issue 14 code review: `APPROVED`. Findings: нет. Reviewer checks:
+  profile values PASS, DAG enum from `PROFILES` PASS, peak budget below cap
+  PASS. `pytest` без `--with pytest` у reviewer-а не стартовал.
+- 21:17 Issue 14 commit gate: staged files в границах issue 14, журнал не
+  staged. `make generator-test`: PASS, 167 tests; `py_compile`: PASS;
+  `git diff --cached --check`: PASS. Commit: `9d1bcc4`
+  (`feat(generator): ускорен учебный профиль daily-wave`).
+- 21:18 Перед issue 09: процессный журнал issue 14 отделён docs-коммитом
+  `0cbfe9b`. Дерево чистое. Блокеров нет. Issue 09 запущен worker-у. Режим
+  ревью: гейт; worker reasoning_effort=`high`; после реализации требуются два
+  ревью-субагента от координатора: task review `high` и code review `high`.
+- 21:33 Issue 09: worker вернул `DONE_WITH_CONCERNS`. State поднят до v3,
+  `base_click_id` сериализуется и валидируется; неизвестный донор — ошибка;
+  добавлены unit-тесты восстановления фактуры и повторяемая стыковая проверка
+  `CHECK_LIVE_SEAM=1`. Unit: PASS, 171 tests; `bash -n` seam script: PASS;
+  `git diff --check`: PASS. Concern: стендовая ClickHouse-проверка 2d
+  backfill + live не запускалась.
+- 21:33 Issue 09 task review запущен координатором: свежий observer-субагент,
+  reasoning_effort=`high`, без правок репозитория и среды.
+- 21:33 Issue 09 code review запущен координатором: свежий observer-субагент,
+  reasoning_effort=`high`, без правок репозитория и среды.
+- 21:38 Issue 09 task review: `CHANGES_REQUESTED`. Finding:
+  `scripts/check_generated_analytics.sh:315` — device/os/geo проверяются через
+  схлопнутый `dds.click`, а критерий требует ODS-уровень; нужен `uniqExact` по
+  `ods.device_by_click` и `ods.geo_by_click` для переходящих `click_id`.
+- 21:38 Issue 09 code review: `CHANGES_REQUESTED`. Findings:
+  `runtime.py:133` — микросекунды offset считаются через float и теряют 1 мкс,
+  тест скрывает `event_timestamp`; `Makefile:48` — обычный
+  `make generated-history-check` не включает seam-блок и может быть ложнозелёным.
+  Индексы обоих ревью возвращены worker-у дословно.
+- 21:41 Issue 09: worker вернул `DONE_WITH_CONCERNS` после гейт-находок.
+  Исправлено: целочисленный offset микросекунд, тест снова сравнивает
+  `event_timestamp`, seam check auto включается после live-строк, ODS-проверка
+  device/os/geo добавлена, `make generated-history-check` использует auto.
+  Unit: PASS, 172 tests; `bash -n`: PASS; `git diff --check`: PASS.
+- 21:41 Issue 09 task rerun запущен координатором: свежий observer-субагент,
+  reasoning_effort=`high`, без правок репозитория и среды.
+- 21:41 Issue 09 code rerun запущен координатором: свежий observer-субагент,
+  reasoning_effort=`high`, без правок репозитория и среды.
+- 21:45 Issue 09 code rerun: `APPROVED`. Findings: нет. Checks: timestamp
+  offset без float PASS; тест исключает только `event_id` PASS; seam auto и
+  ODS checks PASS; unknown donor error PASS; state v3 validation PASS.
+- 21:45 Issue 09 task rerun: `APPROVED`. Findings: нет. Checks: all fields
+  except `event_id` PASS; browser/source + ODS device/os/geo seam check PASS;
+  `make generated-history-check` auto seam PASS; state v3 validation PASS.
+  Chain-level решение: открыть коммит-гейт 09.
+- 21:46 Issue 09 commit gate: staged files в границах issue 09, журнал не
+  staged. Unit: PASS, 172 tests; `bash -n scripts/check_generated_analytics.sh`:
+  PASS; `git diff --cached --check`: PASS. Commit: `e2d0684`
+  (`fix(generator): сохранена фактура визита при восстановлении`).
+- 21:47 Перед issue 10: процессный журнал issue 09 отделён docs-коммитом
+  `0f435d7`. Дерево чистое. Блокеров нет. Issue 10 запущен worker-у. Режим
+  ревью: обычный; worker reasoning_effort=`medium`; code review после
+  реализации — `high`. Требование: проверить Superset-визуализации через
+  Context7 и зафиксировать выбор.
+- 21:52 Issue 10: worker вернул `DONE_WITH_CONCERNS`. `world_map` заменён на
+  `echarts_timeseries_bar` top-N стран; экспорт Superset, docs и урок 06
+  обновлены; контрактный тест добавлен. Context7 `/apache/superset`: `world_map`
+  legacy, ECharts bar поддерживает legend/tooltip/axis labels. Tests: PASS
+  dashboard config; `py_compile`: PASS; `jq`: PASS. Concern: скриншоты не
+  сняты, стенд остановлен.
+- 21:52 Issue 10 code review запущен координатором: свежий observer-субагент,
+  reasoning_effort=`high`, без правок репозитория и среды.
+- 21:55 Issue 10 code review: `CHANGES_REQUESTED`. Findings: Superset export
+  `position_json` и `charts[].slice_name` не согласованы с `create_dashboard.py`;
+  тест проверяет только гео-чарт и может быть ложнозелёным; `previous_slice_names`
+  может оставить дубль старого и нового гео-чарта. Индекс возвращён worker-у.
+- 21:58 Issue 10: worker вернул `DONE_WITH_CONCERNS` после ревью-находок.
+  Исправлено: export `position_json` и chart list синхронизированы с кодом,
+  добавлены тесты export/layout, rename удаляет старый дубль. Targeted tests:
+  PASS; `py_compile`: PASS; `jq`: PASS. Concern: визуальная приёмка не
+  выполнена, Superset не запущен.
+- 21:58 Issue 10 code rerun запущен координатором: свежий observer-субагент,
+  reasoning_effort=`high`, без правок репозитория и среды.
+- 22:01 Issue 10 code rerun: `CHANGES_REQUESTED`. Finding:
+  `tests/test_superset_dashboard_config.py:1` — регрессионный тест лежит в
+  untracked `tests/`, рядом с `__pycache__`; тест должен попасть в изменение,
+  сгенерированный кэш — нет. Остальные проверки reviewer-а: export/layout,
+  chart list, rename dedupe, ECharts tooltip/legend/units, docs и неизменность
+  гео-фактуры — PASS. Индекс возвращён worker-у.
+- 22:02 Issue 10: worker вернул `DONE_WITH_CONCERNS` после узкой находки.
+  `tests/__pycache__/` удалён; `git status --short --untracked-files=all tests`
+  показывает только `tests/test_superset_dashboard_config.py`. Targeted tests:
+  PASS; `py_compile`: PASS; `jq`: PASS. Concern: визуальная приёмка не
+  выполнена.
+- 22:02 Issue 10 narrow code rerun запущен координатором: свежий
+  observer-субагент, reasoning_effort=`high`, без правок репозитория и среды.
+- 22:05 Issue 10 narrow code rerun: `APPROVED`. Findings: нет. Checks:
+  статус `tests/` PASS; chart list/layout test content PASS; direct test
+  functions PASS. Chain-level решение: открыть коммит-гейт 10.
+- 22:06 Issue 10 commit gate: staged files в границах issue 10, журнал не
+  staged. Dashboard config tests: PASS, 5 tests; `py_compile`: PASS; `jq`:
+  PASS; `git diff --cached --check`: PASS. Commit: `0c80e24`
+  (`fix(superset): заменена нечитаемая гео-карта`).
+- 22:06 Перед issue 08: процессный журнал issue 10 отделён docs-коммитом
+  `de938ed`. Дерево чистое. Предпосылки 07, 12, 14, 09 выполнены. Issue 08
+  запущен worker-у. Режим ревью: обычный; worker reasoning_effort=`medium`;
+  code review после реализации — `high`. HITL-проход по урокам через пульт
+  ожидается как concern, если не выполнен фактически.
+- 22:14 Issue 08: worker вернул `DONE_WITH_CONCERNS`. Курс и TEST_PLAN
+  переведены с архивного сида на стартовую историю; `data/*.jsonl` оставлены
+  как кладовка значений генератора; старые маркеры `make data`/`kafka_load`/
+  `LIMIT=`/фиксированные сид-ожидания не найдены. `git diff --check`: PASS.
+  Concern: нужен ручной проход уроков 00-06 через UI и оценка Superset/Grafana.
+- 22:14 Issue 08 code review запущен координатором: свежий observer-субагент,
+  reasoning_effort=`high`, без правок репозитория и среды.
+- 22:17 Issue 08 code review: `CHANGES_REQUESTED`. Findings:
+  `docs/course/LESSON_STANDARD.md:24` — стандарт уроков всё ещё ведёт через
+  старый `make clean/up/ddl/data/transform` путь; `lessons/06_superset_bi.md:76`
+  говорит, что `generated-history-analytics` создаёт dashboard, но урок ниже
+  отдельно запускает `make superset-dashboard`. Индекс возвращён worker-у.
+- 22:19 Issue 08: worker вернул `DONE` после ревью-находок. Исправлено:
+  старый путь отката в lesson standard заменён на
+  `make generated-history-analytics && make up`; урок 06 уточняет роль
+  `superset-init` и ручной `superset-dashboard`. Поиск старых маркеров: PASS;
+  `git diff --check`: PASS.
+- 22:19 Issue 08 code rerun запущен координатором: свежий observer-субагент,
+  reasoning_effort=`high`, без правок репозитория и среды.
+- 22:21 Issue 08 code rerun: `APPROVED`. Findings: нет. Checks: старые
+  команды и архивный сид как основной путь отсутствуют PASS; Superset запуск
+  согласован PASS; `data/*.jsonl` как кладовка значений PASS; TEST_PLAN и HITL
+  PASS. Chain-level решение: открыть коммит-гейт 08.
+- 22:22 Issue 08 commit gate: staged files в границах issue 08, журнал не
+  staged. Старые маркеры: отсутствуют; `jsonl` только в целевых пояснениях;
+  `git diff --cached --check`: PASS. Commit: `d76c036`
+  (`docs(course): переведены уроки на стартовую историю`).
+- 22:23 Финальное chain review запущено координатором: свежий
+  observer-субагент, reasoning_effort=`xhigh`, без правок репозитория и среды;
+  цель — проверить всю цепочку 12 -> 14 -> 09 -> 10 -> 08 против PRD и issue.
+- 22:31 Финальное chain review: `CHANGES_REQUESTED`. Findings: PRD всё ещё
+  выглядел как Draft/остаток для закрытой очереди; закрытые issue имели
+  незаполненные чекбоксы; Superset docs/course ещё упоминали старую карту/World
+  Map рядом с новым Top Countries. Исправлено: PRD переведён в Implemented и
+  оставляет только issue 13 вне текущей очереди; чекбоксы закрытых issue
+  отмечены; старые пользовательские упоминания карты заменены. Reviewer
+  repro-поиски: PASS.
+- 22:31 Финальное chain review rerun запущено координатором: свежий
+  observer-субагент, reasoning_effort=`xhigh`, без правок репозитория и среды.
+- 22:35 Финальное chain review rerun: `CHANGES_REQUESTED`. Finding:
+  `docs/SUPERSET_DASHBOARD.md:70` — рядом с Top Countries оставался старый
+  маркер `legacy world map`. Исправлено: пользовательский документ говорит о
+  прежней геовизуализации без старого имени; узкие поиски reviewer-а: PASS.
+- 22:35 Финальное chain review second rerun запущено координатором: свежий
+  observer-субагент, reasoning_effort=`xhigh`, без правок репозитория и среды.
+- 22:39 Финальное chain review second rerun: `CHANGES_REQUESTED`. Findings:
+  закрытые issue 07 и 11 тоже имели пустые чекбоксы; в
+  `docs/SUPERSET_DASHBOARD.md` оставался маркер `world_map`. Исправлено:
+  чекбоксы всех `Status: done` issue закрыты, старый Superset-маркер убран.
+  Reviewer repro-поиски: PASS.
+- 22:39 Финальное chain review third rerun запущено координатором: свежий
+  observer-субагент, reasoning_effort=`xhigh`, без правок репозитория и среды.
+- 22:42 Финальное chain review third rerun: `CHANGES_REQUESTED`. Finding:
+  `superset/create_dashboard.py:152` — в комментарии остался старый маркер
+  `Legacy world_map`. Исправлено нейтральным описанием прежней
+  геовизуализации. Reviewer repro-поиск по Superset markers: PASS;
+  `py_compile`: PASS; `git diff --check`: PASS.
+- 22:42 Финальное chain review fourth rerun запущено координатором: свежий
+  observer-субагент, reasoning_effort=`xhigh`, без правок репозитория и среды.
+- 22:54 Финальное chain review fourth rerun: `CHANGES_REQUESTED`. Findings:
+  `docs/OPERATIONS.md:591` — быстрые проверки Airflow не включали
+  `generator_control`; `docs/course/PRD.md:99` — режим курса всё ещё сводился к
+  `make up`. Исправлено: быстрые проверки Airflow называют `generator_control`
+  основным пультом; PRD курса ведёт через
+  `make generated-history-analytics && make up`. Минимальные проверки: PASS.
+- 22:54 Финальное chain review fifth rerun запущено координатором: свежий
+  observer-субагент, reasoning_effort=`xhigh`, без правок репозитория и среды.
+- 22:59 Финальное chain review fifth rerun: `CHANGES_REQUESTED`. Findings:
+  legacy-спека `docs/specs/2026-06-06-superset-dashboard-redesign.md` всё ещё
+  содержала старые Superset-маркеры `world_map`. Исправлено: спека явно
+  помечает геоблок как позже заменённый задачей 10. Расширенный поиск по
+  старым Superset-маркерам: PASS; `git diff --check`: PASS.
+- 22:59 Финальное chain review sixth rerun запущено координатором: свежий
+  observer-субагент, reasoning_effort=`xhigh`, без правок репозитория и среды.
+- 23:03 Финальное chain review sixth rerun: `CHANGES_REQUESTED`. Findings:
+  `docs/ARCHITECTURE.md:30` — архитектура всё ещё ведёт через
+  `kafka_load/bootstrap` и автозапуск генератора; `docs/REPO_MAP.md:7` — карта
+  репозитория не упоминает `generator_control_dag.py` в ручном/учебном пути;
+  `CONTEXT.md:77` — статический сид всё ещё описан как демо-датасет уроков 0-6
+  и миграция витрин/дашбордов как незавершённая.
+- 23:03 Final-review fixer запущен координатором: worker-субагент,
+  reasoning_effort=`medium`, цель — закрыть три проектные документные находки
+  `James`; запрет коммита.
+- 23:06 Final-review fixer вернул `DONE`. Исправлено: `docs/ARCHITECTURE.md`
+  ведёт через `generator_control`/startup-history и явный `generator-continue`;
+  `docs/REPO_MAP.md` упоминает `generator_control_dag.py`; `CONTEXT.md`
+  описывает `data/*.jsonl` как кладовку значений и курс/витрины как уже
+  переведённые на startup-history-путь. Fixer checks: PASS.
+- 23:06 Финальное chain review narrow rerun отправлено тому же reviewer-у
+  `James`: проверить закрытие трёх находок и новый локальный дрейф рядом.
+- 23:08 Финальное chain review narrow rerun: `APPROVED`. Checks:
+  `docs/ARCHITECTURE.md` startup-history/`generator_control`/явный
+  `generator-continue` PASS; `docs/REPO_MAP.md` Airflow path PASS;
+  `CONTEXT.md` кладовка `jsonl` и завершённая миграция курса PASS; старые
+  drift-маркеры рядом отсутствуют PASS. Chain-level решение: финальный гейт
+  закрыт, собрать handoff.
+
+## 2026-07-05: coordinator-loop 15-18
+
+- 19:59 Старт цепочки 15 -> 16 -> 17 -> 18. `git status --short`: clean.
+  Issue 13 исключён из текущей цепочки: `needs-triage`, заблокирован 15 и 17.
+  Issue 15 запущен worker-у. Режим ревью: гейт; worker
+  reasoning_effort=`high`; task review `high`, code review `high`.
+- 20:09 Issue 15: worker вернул `DONE`. Индекс: state v2 теперь даёт
+  миграционный отказ при `GEN_STATE_RESET=false`; `down`/`clean` охватывают
+  compose-профиль `live-generator`; общая host/DAG-проверка чистого стенда
+  подключена к backfill/import/continue; docs описывают миграционный отказ.
+  Checks: `make generator-test` PASS; `docker compose config --quiet` PASS;
+  `py_compile` PASS; `bash -n` PASS; точечный `uv run pytest ...` FAIL
+  из-за отсутствия `pytest` в uv-окружении.
+- 20:10 Issue 15 task review запущен координатором: свежий observer-субагент
+  `Ptolemy`, reasoning_effort=`high`, без правок репозитория и среды.
+- 20:10 Issue 15 code review запущен координатором: свежий observer-субагент
+  `Linnaeus`, reasoning_effort=`high`, без правок репозитория и среды.
+- 20:13 Issue 15 code review `Linnaeus`: `CHANGES_REQUESTED`. Findings:
+  host backfill/import guard не проверяет уже живой live-generator;
+  `generated-history-analytics` при clean start делает `down` без профиля
+  `live-generator`.
+- 20:13 Issue 15 task review `Ptolemy`: `CHANGES_REQUESTED`. Finding:
+  `generator-continue` не защищён на грязном стенде без совместимого state.
+  Индексы ревью возвращены worker-у дословно.
+- 20:17 Issue 15: worker вернул `DONE` после находок ревью. Исправлено:
+  отдельный guard для `continue`; host metrics check перед backfill/import;
+  `generated-history-analytics` clean start использует профиль `live-generator`.
+  Checks: `make generator-test` PASS; `docker compose config --quiet` PASS;
+  `py_compile` PASS; `bash -n` PASS. Отклонений и споров нет.
+- 20:17 Issue 15 task narrow rerun отправлен `Ptolemy`: проверить закрытие
+  находки по `generator-continue`.
+- 20:17 Issue 15 code narrow rerun отправлен `Linnaeus`: проверить закрытие
+  находок по host live-generator guard и `generated-history-analytics` clean.
+- 20:19 Issue 15 task narrow rerun `Ptolemy`: `APPROVED`. Findings: нет.
+- 20:19 Issue 15 code narrow rerun `Linnaeus`: `APPROVED`. Findings: нет.
+  Chain-level решение: открыть коммит-гейт 15.
+- 20:20 Issue 15 commit gate: `make test` и `make lint` отсутствуют в
+  Makefile; фактический гейт: `make generator-test` PASS (181 tests);
+  `docker compose config --quiet` PASS; `py_compile` PASS; `bash -n` PASS;
+  `git diff --check` PASS. Diff в границах issue 15; журнал не staged.
+- 20:20 Issue 15 рабочий коммит: `080d5ae`
+  (`fix(generator): исключено смешение миров при запуске`).
+
+- 20:22 Перед issue 16: дерево clean; dependency issue 15 закрыта. Issue 16
+  запущен worker-у. Режим ревью: обычный; worker reasoning_effort=`medium`;
+  code review после реализации `high`. Условие эскалации: широкая переделка
+  DAG-зависимостей вместо предпроверки паузы переводит issue в гейт.
+- 20:28 Issue 16: worker вернул `DONE_WITH_CONCERNS`. Индекс: README/course
+  называют `uv` и пререквизиты; quick start добавляет `make ddl`;
+  `make up` пересобирает Airflow; `generator_control` проверяет pause
+  `etl_pipeline` перед `TriggerDagRunOperator`; решение Airflow 2.10.5
+  проверено через Context7 и зафиксировано рядом с выбором API; runbook
+  предупреждает про дыру `daily-wave` x60. Checks: red phase PASS; generator
+  tests PASS (186); DAG contract PASS (16); compose config PASS. Concern:
+  полный clean-stand проход не выполнен.
+- 20:28 Issue 16 code review запущен координатором: свежий observer-субагент
+  `Laplace`, reasoning_effort=`high`, без правок репозитория и среды.
+- 20:30 Issue 16 code review `Laplace`: `CHANGES_REQUESTED`. Finding:
+  pause-check `etl_pipeline` стоит после `run_backfill`, поэтому отказ
+  происходит уже после записи истории и повторный backfill упирается в
+  clean-stand guard. Индекс возвращён worker-у дословно.
+- 20:33 Обновлённый `coordinator-loop` перечитан по просьбе пользователя.
+  Процессный вывод по тестам уточнён: шумные команды коммит-гейта дальше
+  идут через файл-лог, в контекст координатора попадает только сводка.
+- 20:33 Issue 16: worker вернул `DONE_WITH_CONCERNS` после code review.
+  Исправлено: paused-check вынесен перед `precheck`/`run` для backfill/import;
+  контрактный тест закрепляет порядок branch -> paused-check -> precheck ->
+  run -> trigger ETL. Checks: DAG contract PASS; generator tests PASS (186);
+  compose config PASS. Concern: полный Airflow UI clean-stand сценарий не
+  выполнен.
+- 20:33 Issue 16 code narrow rerun отправлен `Laplace`: проверить закрытие
+  high-находки по порядку pause-check и отсутствие нового рядом.
+- 20:34 Issue 16 code narrow rerun `Laplace`: `APPROVED`. Findings: нет.
+  Chain-level решение: открыть коммит-гейт 16.
+- 20:38 Issue 16 commit gate: `uv run ... pytest` не дошёл до pytest из-за
+  `snap-confine`/`cap_dac_override` в окружении координатора; log analyst
+  подтвердил ошибку запуска, не тестов. `make generator-test` через Docker:
+  PASS (186 tests) после запуска вне sandbox. `docker compose config --quiet`
+  PASS; `py_compile` PASS; `git diff --check` PASS. Clean-stand probe:
+  `make clean` PASS, `make up` FAIL на `superset-init`; log analyst finding:
+  `superset-init` падает с `NoSuchTableError: dm.v_events_enriched` до шага
+  `make ddl`. Finding возвращён worker-у как failed commit gate.
+- 20:42 Issue 16: worker вернул `DONE_WITH_CONCERNS` после failed commit
+  gate. Исправлено: `make up` поднимает базовый набор без `superset`/
+  `superset-init`, quick start доходит до `make ddl`; README/OPERATIONS
+  фиксируют, что Superset-дэшборд собирается позже, когда DM готов; контрактный
+  тест ловит порядок. Checks worker-а: DAG contract PASS; compose config PASS;
+  `py_compile` PASS; `git diff --check` PASS; `make generator-test` PASS
+  (186); `make up` PASS; `make ddl` PASS. Concern: базовые контейнеры
+  остались запущены после проверки.
+- 20:42 Issue 16 code narrow rerun отправлен `Laplace`: проверить новый
+  контракт `make up` без раннего `superset-init` и соседний quick start drift.
+- 20:44 Issue 16 code narrow rerun `Laplace`: `APPROVED`. Findings: нет.
+  Chain-level решение: повторить коммит-гейт 16 после commit-gate фикса.
+- 20:46 Issue 16 final commit gate: `make generator-test` PASS (186 tests);
+  `docker compose config --quiet` PASS; `py_compile` PASS; `git diff --check`
+  PASS; `make clean` PASS; `make up` PASS; `make ddl` PASS. Diff в границах
+  issue 16; журнал не staged. Стенд после проверки поднят в базовом состоянии
+  с применённым DDL.
+- 20:46 Issue 16 рабочий коммит: `27947ce`
+  (`fix(airflow): исправлен запуск пульта на свежем стенде`).
+
+- 20:47 Перед issue 17: дерево clean; issue 15 и 16 закрыты. Issue 17
+  запущен worker-у. Режим ревью: обычный; worker reasoning_effort=`medium`;
+  code review после реализации `high`.
+- 20:54 Issue 17: worker вернул `DONE_WITH_CONCERNS`. Индекс:
+  `check_generated_analytics.sh` берёт `model_t0/model_t_end/profile` из
+  фактического Kafka manifest, ждёт live-строки перед seam-check и требует
+  ненулевые ODS device/geo; `generated-history-check` пробрасывает PROFILE;
+  добавлен CLI `kafka-manifest-summary`; Superset tests сравнивают полный
+  существенный `params`; top countries сортируется по `Events, pcs`; sync
+  удаляет дубли только в целевом датасете; деструктивность sync задокументирована.
+  Checks: generated analytics contract PASS; Superset config PASS; startup
+  history artifact PASS; `py_compile` PASS; `bash -n` PASS; `git diff --check`
+  PASS. Concern: полный `PROFILE=daily-wave CHECK_LIVE_SEAM=1 make
+  generated-history-check` не выполнен.
+- 20:55 Issue 17 code review запущен координатором: свежий observer-субагент
+  `Bacon`, reasoning_effort=`high`, без правок репозитория и среды.
+- 20:58 Issue 17 code review `Bacon`: `CHANGES_REQUESTED`. Findings:
+  Superset sync всё ещё может перезаписать/удалить одноимённый чарт вне
+  целевого dashboard при том же датасете; `CHECK_LIVE_SEAM=auto` может зелёно
+  пропустить попытку live без строк после стыка. Индекс возвращён worker-у
+  дословно.
+- 21:02 Issue 17: worker вернул `DONE_WITH_CONCERNS` после code review.
+  Исправлено: Superset sync/delete ограничены чартами целевого dashboard;
+  обычный `generated-history-check` требует live-строки, а backfill-only путь
+  явно отключает seam-check. Checks: generated analytics + Superset tests PASS;
+  startup history artifact PASS; `bash -n` PASS; `py_compile` PASS;
+  `git diff --check` PASS. Отклонений и споров нет; полный runtime-прогон
+  ещё не выполнен.
+- 21:02 Issue 17 code narrow rerun отправлен `Bacon`: проверить закрытие
+  находок по Superset sync ownership и live seam default.
+- 21:03 Issue 17 code narrow rerun `Bacon`: `APPROVED`. Findings: нет.
+  Chain-level решение: открыть коммит-гейт 17.
+- 21:19 Issue 17 commit gate partial: локальный `uv` не дошёл до pytest из-за
+  `snap-confine`/`cap_dac_override`; Docker target tests PASS (12);
+  `make generator-test` PASS (186); `py_compile` PASS; `bash -n` PASS;
+  `git diff --check` PASS. Runtime prep `PROFILE=daily-wave make
+  generated-history-analytics` был остановлен после долгого выполнения:
+  generator-run и ClickHouse были активны, но gate не завершался за разумное
+  время; после SIGINT running services только `clickhouse`, `kafka`. Finding
+  возвращён worker-у: нужен точный bounded runtime-путь или изменение проверки.
+- 21:27 Issue 17: worker вернул `DONE` после runtime gate finding.
+  Добавлен bounded `make generated-history-runtime-check`: короткий daily-wave
+  backfill 1h, live через Compose env, ожидание STG growth до 25s, второй batch
+  и `CHECK_LIVE_SEAM=1 REQUIRE_SUPERSET=0`. Контрактный тест и OPERATIONS
+  обновлены. Checks worker-а: Docker target tests PASS (13); `bash -n` PASS;
+  `py_compile` PASS; `git diff --check` PASS; `make
+  generated-history-runtime-check` PASS. Ключевые факты runtime:
+  profile=`daily-wave`, `model_t_end=2026-01-01T01:00:00+00:00`,
+  STG 10256 -> 10975, crossing visits 19, ODS device/geo 19/19. Concern:
+  runtime gate чистит volumes и оставляет `clickhouse`, `kafka` running.
+- 21:28 Issue 17 code narrow rerun отправлен `Bacon`: проверить bounded
+  runtime gate и отсутствие нового рядом с уже одобренными исправлениями.
+- 21:29 Issue 17 code narrow rerun `Bacon`: `APPROVED`. Findings: нет.
+  Chain-level решение: повторить коммит-гейт 17 с bounded runtime gate.
+- 21:32 Issue 17 final commit gate: Docker target tests PASS (13);
+  `make generator-test` PASS (186); `py_compile` PASS; `bash -n` PASS;
+  `git diff --check` PASS; `make generated-history-runtime-check` PASS.
+  Runtime facts: STG 10256 -> 10862, `manifest_launch_profile=daily-wave`,
+  `manifest_model_t_end=2026-01-01T01:00:00+00:00`, crossing visits 19,
+  ODS device/geo 19/19. Diff в границах issue 17; журнал не staged. Runtime
+  gate оставил `clickhouse`, `kafka` running.
+- 21:32 Issue 17 рабочий коммит: `00c97eb`
+  (`test(generator): усилены проверки startup-history и Superset`).
+
+- 21:33 Перед issue 18: дерево clean; dependencies 15, 16, 17 закрыты. Issue
+  18 запущен worker-у. Режим ревью: обычный; worker reasoning_effort=`medium`;
+  code review/docs review после реализации `high`. Примечание: runtime gate 17
+  оставил `clickhouse`, `kafka` running; worker должен сам очистить или
+  подготовить стенд перед проверкой курса.
+- 21:51 Issue 18: worker вернул `DONE_WITH_CONCERNS`. Индекс: урок 00
+  объясняет служебные топики генератора; урок 01 переводит перезаливку
+  `kafka_msg_ts` на `CLEAN_START=0`; урок 05 согласован с no-live default и
+  consumer lag; course README добавляет HITL-пункт чистого маршрута 00/01/05;
+  OPERATIONS ведёт STG-путь через startup-history, `make data` архивный.
+  Checks worker-а: `make generated-history-analytics` PASS на чистом стенде;
+  `make up` PASS; SQL-проверка `kafka_msg_ts` + `CLEAN_START=0` PASS
+  (16054/16054); восстановление схемы PASS; Kafka topics PASS; Prometheus
+  targets PASS (`generator=0` no-live); `system.kafka_consumers` PASS;
+  `git diff --check` PASS. Concern: стенд после проверки не свежий из-за
+  намеренного `CLEAN_START=0`.
+- 21:52 Issue 18 code/docs review запущен координатором: свежий
+  observer-субагент `Hume`, reasoning_effort=`high`, без правок репозитория и
+  среды.
+- 21:53 Issue 18 code/docs review `Hume`: `APPROVED` с medium finding:
+  урок 05 говорит о трёх Prometheus scrape-блоках, но в `configs/prometheus.yml`
+  их четыре, включая `generator`; находка возвращена worker-у для короткого
+  триажа перед коммитом.
+- 21:54 Issue 18: worker вернул `DONE` после medium finding. Исправлено:
+  урок 05 говорит о четырёх scrape-блоках и связывает `generator:9109` с
+  ожидаемым `DOWN` без live. Checks: `rg` PASS; `git diff --check` по уроку
+  PASS.
+- 21:55 Issue 18 docs narrow rerun отправлен `Hume`: проверить закрытие
+  medium-находки по Prometheus scrape-блокам.
+- 21:55 Issue 18 docs narrow rerun `Hume`: `APPROVED`. Findings: нет.
+  Chain-level решение: открыть коммит-гейт 18.
+- 22:00 Issue 18 commit gate: doc `rg` PASS; `git diff --check` PASS;
+  `make generated-history-analytics` PASS (manifest profile `ci`,
+  T_end=`2026-01-01T06:00:00+00:00`, 16054 events); `make up` PASS. Diff в
+  границах issue 18; журнал не staged.
+- 22:00 Issue 18 рабочий коммит: `77e4fb6`
+  (`docs(course): согласованы уроки со startup-history`).
+- 22:02 Перед финальным review: добавлен follow-up issue 19 про единые
+  `make test`/`make lint`; PRD обновлён: 15-18 закрыты, открытыми остаются
+  13 (`needs-triage`) и 19 (`ready-for-agent`).
+- 22:04 Финальное chain review запущено координатором: свежий
+  observer-субагент `Gibbs`, reasoning_effort=`xhigh`, без правок репозитория
+  и среды; цель — проверить цепочку 15-18 и PRD/трекер против замысла.
+- 22:08 Финальное chain review `Gibbs`: `CHANGES_REQUESTED`. Finding:
+  docs still recommend plain `make generated-history-check` after backfill-only
+  `make generated-history-analytics`, but issue 17 changed default check to
+  require live seam. Affected docs: OPERATIONS, README, startup-history runbook.
+  Fixer-субагент запускается для проектных документов.
+- 22:10 Final-review fixer `Peirce`: исправил README, OPERATIONS и
+  startup-history runbook: backfill/import-only пути используют
+  `CHECK_LIVE_SEAM=0`, live-проверка вынесена в
+  `make generated-history-runtime-check` или описана после `generator-continue`
+  + `make transform`. Checks: targeted `rg` PASS; `git diff --check` PASS.
+- 22:10 Финальное chain review narrow rerun отправлено `Gibbs`: проверить
+  закрытие finding по `generated-history-check` docs drift и новый локальный
+  drift рядом.
+- 22:11 Финальное chain review narrow rerun `Gibbs`: `APPROVED`. Findings:
+  нет. Chain-level решение: финальный review закрыт, собрать handoff.
+- 22:12 Handoff для кросс-линейного ревью собран:
+  `.scratch/handoffs/20260705-2212-generator-cross-review-fixes.md`.

.scratch/generator-model-time-startup-history/hitl-findings.md

@@ -0,0 +1,236 @@
+# Находки ручной HITL-проверки пути менти
+
+Сессия 2026-07-19. Проверяем путь менти своими глазами: Airflow UI ->
+Superset -> Kafka UI. Стенд чистый (`make clean` + `make up`), профиль `ci`.
+
+## Рамочная модель: три режима менти (подтверждено, launch.py:117-137)
+
+Основной режим менти — **загрузка из архива**, дальше две ветки от одного
+восстановленного состояния (`GEN_STATE_RESET=false`). Это и есть каркас,
+в который ложатся все находки ниже. Из каждой ветки можно сделать отдельную
+лабораторную.
+
+- **База: `import`** артефакта (целевой размер 3 дня, `daily-wave`) ->
+  мир на `T_end`. Общий фундамент обеих веток. См. F7, F8.
+- **Ветка A: `next-day`** (`GEN_RUN_MODE=next-day`) — пакетно добавить
+  сутки. Лаба «инкрементальная обработка»: инкремент vs full-refresh,
+  чистота стыков, расписание. Сюда бьют F1, F3, F6, F9.
+- **Ветка B: `continue`** (`GEN_RUN_MODE=live`) — непрерывный живой поток
+  от той же границы. Лаба «потоковый приём»: near-real-time ETL,
+  мониторинг Grafana, стык backfill/live. **Требует ×60** — оправдывает
+  скорость учебного профиля (уточнение к F8).
+
+Важно: `next-day` и `continue` — разные педагогики, не схлопывать.
+**Под каждую ветку — свой урок/лаба** (учебный контент, `docs/course/`):
+одна про пакетную инкрементальную обработку (`next-day`), другая про
+потоковый приём (`continue`). Общая база `import` — их совместное начало.
+`backfill`/`reset` (`STATE_RESET=true`, «с нуля»): в **целевой** модели
+`backfill` — инструмент мейнтейнера для сборки артефакта, а не первый шаг
+менти. Сегодня ещё наоборот — backfill остаётся каноническим первым
+прогоном менти (см. F1/F2); этот сдвиг и есть суть редизайна.
+
+## F1. Форма `generator_control` помечает необязательные параметры обязательными (BUG)
+
+- **Где:** Airflow UI -> `generator_control` -> Trigger DAG w/ config.
+- **Симптом:** все поля формы (`duration`, `seed`, `model_time_speed`,
+  `artifact_path`, `expected_t_end`) показаны с красной `*` и обязательны.
+  Браузерная валидация `required` не даёт отправить форму с пустым полем.
+  Споткнулись первым на пустом `duration`.
+- **Причина:** в `dags/generator_control_dag.py` эти `Param(...)` объявлены
+  с `type="string"` без `"null"`. Airflow для типа без `null` вешает на input
+  HTML-атрибут `required`.
+- **Противоречие с документами:** `docs/OPERATIONS.md` и описания самих
+  Param говорят «пусто — взять из профиля / не сохранять». То есть поля
+  задуманы необязательными, но UI это запрещает.
+- **Влияние на менти:** канонический первый прогон «backfill с профилем,
+  остальное пусто» через UI невозможен без обходного заполнения.
+- **Кандидаты решения:** сменить тип необязательных Param на
+  `type=["null","string"]` (идиома Airflow для необязательной строки) —
+  проверить актуальность через Context7; либо, как минимум, поправить
+  формулировку в runbook. Предпочтителен первый.
+- **Обход в этой сессии:** заполнили все поля значениями профиля `ci`
+  (`duration=6h`, `GEN_SEED=4242`, `GEN_MODEL_TIME_SPEED=1`,
+  `artifact_path=/opt/airflow/data/ci_backfill.json`,
+  `expected_t_end=2026-01-01T06:00:00+00:00` — для backfill игнорируется).
+
+## F2. Superset: гео-карта заменена столбцами — ПОДТВЕРЖДЕНИЕ, не дефект
+
+- **Наблюдение менти:** на дашборде вместо гео-карты — столбчатый
+  «Top Countries by Events». На первый взгляд неожиданно.
+- **Проверка:** это осознанное решение задачи 10 (`done`). Legacy-виз
+  `world_map` (choropleth) не даёт настроить tooltip/легенду/шкалу, а
+  гео-распределение сильно перекошено (US-доминанта из статического сида
+  `geo_by_click_id`, своя генерация гео — отдельный шаг по ADR-0006).
+  Топ-N стран столбцами читается лучше карты. Критерии приёмки задачи 10
+  это фиксируют.
+- **Вывод:** в UI задача 10 приземлилась корректно. Дефекта нет.
+
+## Остальной дашборд (backfill-путь, профиль ci)
+
+Всё сходится с данными и здорово:
+- KPI 16 054 событий / 445 пользователей / Avg 10.6 / Conversion 7.1%.
+- Events over Time ровный за `[00:00, 06:00)`; воронка монотонно убывает.
+- «Rows by Layer» — 4 ровных столбика ~16k: события не теряются на
+  переходах STG->ODS->DDS->DM (наглядный контроль целостности).
+- Связанные фильтры между визами работают (проверил менти глазами).
+
+## F3. Пульт `generator_control` неудобен для менти и не годится в расписание (DESIGN)
+
+- **Наблюдение менти:** `next-day` спрятан в универсальном DAG с дефолтом
+  `backfill` и тяжёлой формой; `expected_t_end` для менти — лишнее
+  усложнение (на автосхеме мира границу знать неоткуда).
+- **Предложение менти:** сделать `next-day` отдельным DAG, который
+  «достаточно триггернуть, ничего не нажимая лишнего».
+- **Почему важно:** это прямой вход в задачу про расписание. У планового
+  запуска не должно быть формы с обязательными полями и дефолта `backfill`
+  (см. постановку про расписание). Отдельный беспараметрный DAG `next-day`
+  решает и удобство менти, и пригодность к `schedule`.
+- **Связка:** усиливает F1 (форма требует необязательные поля) — общий
+  корень в том, что один DAG обслуживает и ручной backfill, и то, что
+  хочется автоматизировать.
+
+## F4. Airflow Grid: Auto-refresh Error (JS)
+
+- **Симптом:** всплывающая ошибка `can't access property "find",
+  p.dagRuns is undefined` при авто-обновлении Grid во время запуска.
+- **Оценка:** похоже на известный косметический баг UI Grid (гонка
+  авто-refresh, пока у DAG ещё нет прогонов). Работе не мешал. Проверить
+  версию Airflow и известные issue; при подтверждении — низкий приоритет.
+
+## F5. Быстрый разлогин в Airflow И Superset (BUG, корень TBD)
+
+- **Симптом:** обе веб-морды стремительно разлогинивают в рамках сессии.
+- **Что исключено:** ротация секрета. `AIRFLOW__WEBSERVER__SECRET_KEY`
+  фиксирован (литерал по умолчанию, `AIRFLOW_SECRET_KEY` в `.env` не задан),
+  `SUPERSET_SECRET_KEY` — жёстко зашитый литерал. Значит, «каждый gunicorn
+  worker подписывает своим ключом» — не причина.
+- **Куда копать:** время жизни сессии (Airflow
+  `session_lifetime_minutes`, Superset `PERMANENT_SESSION_LIFETIME` — в
+  `configs/superset` не задан), настройки cookie (SameSite/Secure на
+  localhost с разными портами), окружение браузера.
+- **Влияние на менти:** сильно портит опыт — заставляет постоянно
+  перелогиниваться. Кандидат в отдельную задачу.
+
+## F6. `next-day` собирается долго (~10,6 мин на дне 2), CPU-bound (PERF/DESIGN)
+
+- **Наблюдение менти:** «как долго собирается следующий день… и это на
+  мощном процессоре».
+- **Замер по метаданным Airflow (этот прогон):** задача `run_next_day` =
+  **638 с (~10,6 мин)** (18:03:26 -> 18:14:04). Соседние задачи мелкие:
+  `precheck_next_day` 15 с, `trigger_etl` (ETL full-refresh по 110k
+  событий) 30 с, `check_after_etl` 6 с. Узкое место — именно генерация
+  плюс накопительный пересчёт внутри `run_next_day`, не ETL.
+- **Три причины:**
+  1. модельный день = 24 ч против 6 ч у backfill -> ~вчетверо больше
+     событий за прогон;
+  2. генерация — однопоточный Python, CPU-bound: много ядер не помогают,
+     упор в скорость одного ядра;
+  3. задокументированный накопительный пересчёт по всей истории Kafka
+     растёт с числом дней (на дне 2 мал, но копится).
+- **Связка с задачей про расписание:** это ровно та причина, по которой
+  перед включением `schedule` нужно решить retention/формат накопительного
+  состояния (иначе плановый ежедневный `next-day` — растущий многоминутный
+  CPU-burn). Менти пощупал стоимость руками. См. F3.
+
+## F7. Опыт менти беден на 6h; «история из файла» упирается в размер (DESIGN)
+
+- **Мысль менти:** 6 часов backfill — мало для опыта; хотели хранить
+  больше и не тратить время менти на генерацию, а грузить из файла.
+- **Состояние:** механизм есть — глагол `import` и runbook
+  `docs/runbooks/startup-history.md` (задача 07 `done`). Но готового
+  артефакта в репозитории нет: менти всё равно либо генерирует (медленно,
+  см. F6), либо ищет «где взять файл».
+- **Замер:** артефакт за 6 ч = **49 МБ** (плоский JSON). Экстраполяция:
+  день ~200 МБ, неделя ~1,4 ГБ, месяц ~6 ГБ. В git такое не кладут.
+- **Причина раздутости:** артефакт содержит и `state`, и `raw_topics` —
+  похоже, тащит сырые сообщения Kafka целиком (~8 МБ на модельный час).
+- **Развилка (пересекается с F6/расписанием):**
+  1. целевой размер демо-мира (день/неделя?);
+  2. формат/сжатие артефакта (`xz` — см. замер ниже; нужен ли `import`-у
+     `raw_topics`, или хватит компактного `state`);
+  3. где хранить раз не git (git-lfs / релизный ассет / внешнее хранилище /
+     «сгенерировать один раз и закэшировать локально»).
+- **Вывод:** «богатый мир из файла» и «растить мир расписанием» — один
+  общий вопрос: как дёшево хранить и переносить много истории. Решать
+  вместе. Runbook про размер/хранение сейчас молчит — дополнить.
+
+### Решение по целевому размеру (менти, 2026-07-19, обсуждаемо)
+
+- **Целевой стартовый размер демо-мира — 3 модельных дня.** «Больше
+  одного, но не слишком далеко». Срок обсуждаем.
+- **Почему 3:** периодичность видна от 2 дней; 3 дают чёткий паттерн +
+  один «средний» день без краевых эффектов; появляется сравнение
+  день-к-дню в Superset. Размер ~600 МБ плоского JSON, gzip ~30–60 МБ.
+- **Следствие про профиль:** на `ci` (ровная интенсивность, jitter=0)
+  три дня будут плоскими и скучными. Суточную волну даёт `daily-wave`.
+  Эталонный артефакт для менти собирать на `daily-wave`, а не `ci`.
+  Генерация 3 дней разово мейнтейнером — ок (backfill без сна, минуты),
+  менти только `import`.
+
+### Замер сжатия (2026-07-19)
+
+- Артефакт 6h: raw 49 МБ. **`xz -9e` → 1,1 МБ (48×), 13,5 с.** gzip -9 →
+  3,0 МБ (17×). xz почти втрое лучше.
+- Пересчёт на 3 дня: raw ~590 МБ → **xz ~13 МБ** — кладётся в обычный git
+  без lfs.
+- Паттерн-образец: `~/sources/airflow-greenplum-solution` — `xz -9` жмёт
+  сид один раз в `bookings/seed/demo.sql.xz` (в git), на загрузке
+  `xz -dc | ...` стримит. Переносим один в один: одноразовое медленное
+  сжатие мейнтейнером, потом простой git.
+- Вывод менти: сжимать долго один раз не страшно; когда сид отладим —
+  артефакт кладём в обычный git.
+
+## F8. Два профиля (`ci`/`daily-wave`) путают; менти нужен один (DESIGN)
+
+- **Наблюдение менти:** планировался один удобный профиль с учебной
+  ценностью; зачем два — непонятно.
+- **Что есть (`generator/src/clickstream_generator/launch.py`):**
+  - `ci` — 6h, скорость ×1, jitter=0. Профиль **автотестов/CI**: быстрый,
+    маленький, плоский (суточной волны не видно).
+  - `daily-wave` — 2d, скорость ×60 (сутки ~24 мин), задача 14
+    «суточная волна за минуты занятия». **Учебный** профиль с волной.
+- **Где протекло:** форма backfill перечисляет профили по алфавиту,
+  первым идёт `ci` → менти по умолчанию подсовывается тестовый плоский
+  профиль. Сегодняшний прогон шёл на `ci`, оттого дашборд ровный.
+- **Куда вести:** при `import` готового артефакта менти профиль не
+  выбирает вовсе — выбор профиля уходит мейнтейнеру (сборка артефакта на
+  учебном профиле) и CI. Технически можно оставить один базовый учебный
+  профиль (волна, ×60), а CI переопределяет длительность на 6h (backfill
+  без сна, скорость на генерацию артефакта не влияет). Тогда отдельный
+  `ci` менти не нужен.
+- **Проверить перед слиянием:** не зависит ли live-тест (runtime-seam)
+  от скорости ×1. Если нет — профили честно схлопываются в один.
+
+## F9. Стоимость `next-day`: параллелить не то, инкремент — то (PERF/DESIGN)
+
+Разбор по коду (`generator/src/clickstream_generator/service.py:_run_next_day`).
+
+- **Три куска стоимости:**
+  1. Генерация нового дня (строки 545–583) — O(события дня), постоянна,
+     не растёт.
+  2. Полная перечитка Kafka (строка 591, `KafkaDataTopicReader.load()` +
+     `ManifestCounters.add_batch`) — читает все data-топики с начала в
+     RAM, пересчитывает счётчики/суммы с нуля. **Растёт с историей.**
+  3. ETL `full_refresh` (отдельный DAG) — перестраивает DDS/DM по всему
+     миру. Тоже растёт.
+- **Параллелить — неправильный рычаг:**
+  - Генерацию нельзя без потери детерминизма (один поток ГПСЧ,
+    переходящие сессии, шагающее модельное время; воспроизводимость по
+    seed — базовая ценность). И она не растёт.
+  - Перечитку можно раскидать по потокам, но это лишь постоянный
+    множитель. Корень — O(N²) по N дням (день k перечитывает k дней).
+- **Оптимизировать — правильный рычаг:**
+  - Счётчики инкрементальные: хранить накопленное состояние
+    `ManifestCounters` в manifest/state, добавлять только новый день
+    (его `sent_counts` уже посчитаны при генерации). O(N²) -> O(N).
+  - Убирает и рост RAM: сейчас `reader.load()` держит всю историю в
+    памяти (3 дня ~неск. ГБ распарсенного JSON — риск OOM).
+  - Формат: уникальность (`click_ids`/`user_ids`) сейчас через `set` по
+    всей истории — перенести множества в state; контрольную сумму
+    сделать катящейся (комбинировать посуточные), не хэш всего заново.
+- **Связка:** это и есть решение «новый формат накопительного состояния
+  manifest», которое runbook называет обязательным перед расписанием
+  (см. F6). Оптимизация = сердцевина retention-задачи, не отдельная.
+- **Режимы:** разовая сборка артефакта — медленно не страшно;
+  плановый ежедневный `next-day` — инкремент обязателен (через месяц
+  каждый запуск перечитывал бы 30 дней).

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/01-time-and-startup-history-contract.md

@@ -0,0 +1,65 @@
+Status: done
+
+# Контракт модельного времени и стартовой истории
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+
+## What to build
+
+Зафиксировать рабочий контракт для реализации модельного времени и стартовой
+истории. Это HITL-срез: до кода нужно решить внешний интерфейс, формат
+стартовой истории и правила восстановления, чтобы worker-и не угадывали
+поведение через тесты.
+
+Контракт должен остаться коротким и понятным: что задаёт `T0`, как задаётся ×K,
+что такое `T_end`, как выглядит стартовая история, какие метки времени
+модельные, а какие операционные.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] Выбраны имена и формат настроек для `T0`, скорости ×K и режима промотки
+  прошлого.
+- [x] Описан живой ход часов: модельное время идёт фиксированным шагом
+  `tick_seconds * K`; измеренный настенный интервал между тиками не входит в
+  текущий контракт.
+- [x] Разделены уровни повторяемости: точная повторяемость промотки прошлого и
+  точная повторяемость живого режима при тех же настройках и числе успешных
+  тиков.
+- [x] Описано, как после сбоя вычисляется модельная точка возобновления при ×K:
+  из сохранённой модельной метки, сохранённой настенной метки и скорости.
+- [x] Описано, что короткий и долгий простой считаются по модельному времени:
+  при большом ×K короткий настенный простой может стать долгим модельным.
+- [x] Описан манифест стартовой истории: минимум `GEN_SEED`, `T0`, `T_end`,
+  настройки генерации, версия state и контрольные числа.
+- [x] Описана граница `T_end`: где заканчивается прошлое и с какой метки
+  начинается живое продолжение, без дублей и дыр.
+- [x] Разделены модельные метки событий и настенные операционные метки сервиса.
+- [x] Зафиксирован часовой пояс модельных часов для дневного коэффициента.
+- [x] Решено, как координатор будет получать повторяемую ClickHouse-проверку:
+  через очистку данных или идемпотентный прогон.
+- [x] Если выбран чистый прогон, перечислены поверхности сброса: таблицы
+  ClickHouse, Kafka-топики данных и состояние генератора (`generator_state` или
+  явный сброс состояния при старте).
+- [x] Контракт записан в durable-документ: обновление `PRD.md`, короткий
+  design note в `.scratch/generator-model-time-startup-history/` или уточнение
+  спеки. Сам issue 01 только ссылается на источник истины.
+
+## Решение
+
+Контракт записан в durable-документ:
+`docs/specs/2026-06-14-generator-model-time-and-startup-history.md`, раздел
+«Рабочий контракт реализации».
+
+PRD ссылается на этот раздел в сквозных инвариантах. Для следующих задач важная
+граница: стартовая история покрывает `[T0, T_end)`, а живое продолжение стартует
+из слепка на `T_end`.
+
+Дополнительную матрицу «фиксированный шаг / измеренная настенная дельта» не
+вводим: ADR-0005 не требовала такого публичного выбора, а текущей учебной
+цепочке нужен один повторяемый живой ход часов.
+
+## Blocked by
+
+None - can start immediately

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/02-model-time-to-clickhouse.md

@@ -0,0 +1,51 @@
+Status: done
+
+# Модельное время до ClickHouse
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+
+## What to build
+
+Сделать минимальный живой поток, где генератор стартует от `T0`, пишет
+`event_timestamp` по модельному времени и доводит события до ClickHouse
+обычным путём стенда. Срез должен доказать не внутренний класс часов, а
+наблюдаемое поведение: данные в ClickHouse начинаются от модельной точки и
+повторяются при тех же настройках.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] При фиксированных `GEN_SEED` и `T0` первый короткий прогон пишет события с
+  модельными `event_timestamp`, начинающимися около `T0`.
+- [x] Повторный чистый прогон с теми же настройками даёт те же контрольные
+  числа в ClickHouse по правилу повторяемости из контракта задачи 1.
+- [x] Повторный чистый прогон явно сбрасывает или обходит старое состояние
+  генератора, чтобы сервис не продолжил прошлый запуск из `generator_state`.
+- [x] Расчёт дневного коэффициента в этом срезе больше не зависит от реального
+  часа запуска процесса.
+- [x] Локальные тесты проверяют поведение через публичный интерфейс генератора
+  или сервиса, без привязки к внутреннему устройству часов.
+- [x] Есть команда или короткая инструкция для координатора: поднять стенд,
+  прогнать поток, выполнить SQL-проверку в ClickHouse.
+- [x] Документация запуска не утверждает, что `event_timestamp` равен
+  настенному времени.
+
+## Решение
+
+Живой сервис получает модельную точку из `GEN_MODEL_T0`, считает дневной
+коэффициент по модельному времени и передаёт эту же точку в тиковый поток. После
+успешного тика модельная точка сдвигается на
+`GEN_TICK_SECONDS * GEN_MODEL_TIME_SPEED`.
+
+Проверка ClickHouse выполнена двумя чистыми прогонами с `GEN_STATE_RESET=true`.
+Оба раза получены одинаковые контрольные числа: 5 событий, диапазон
+`event_ts = 2026-01-01 10:00:00.000000`, 5 уникальных `event_id` и 5 уникальных
+`click_id`.
+
+Риски по восстановлению state v2 оставлены для задачи 04: текущий срез
+доказывает чистый live-старт, а не возобновление после сбоя.
+
+## Blocked by
+
+- `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/01-time-and-startup-history-contract.md`

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/03-model-speed-and-day-factor.md

@@ -0,0 +1,86 @@
+Status: done
+
+# ×K и дневной коэффициент по модельному времени
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+
+## What to build
+
+Добавить ускоренный живой ход модельных часов. При ×K за один реальный тик
+должна проходить большая модельная длительность, а событийный бюджет должен
+считаться по этой модельной длительности. Дневной коэффициент считается по
+модельному часу.
+
+Результат должен быть виден в ClickHouse: модельные метки уходят вперёд быстрее
+реального времени, а объём событий соответствует пройденному модельному
+интервалу.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] На ×1 поведение остаётся совместимым с обычным живым режимом.
+- [x] На ×K модельные `event_timestamp` за короткий реальный прогон покрывают
+  примерно `K` раз большую модельную длительность.
+- [x] Событийный бюджет считается по модельной длительности тика, а не по
+  реальному времени сна процесса.
+- [x] Дневной коэффициент меняется при переходе модельного времени через
+  дневные/ночные часы в зафиксированном часовом поясе, независимо от реального
+  часа запуска.
+- [x] ClickHouse-проверка показывает повторяемые контрольные числа при тех же
+  `GEN_SEED`, `T0`, скорости и настройках.
+- [x] Worker даёт промежуточный статус, если статистический прогон или стендовая
+  проверка занимает заметное время.
+- [x] В `generator/README.md` или `docs/OPERATIONS.md` кратко описано, что ×K
+  ускоряет именно модельное время стенда.
+
+## Решение
+
+`calculate_events_count()` теперь считает λ тика по модельной длительности:
+`GEN_TICK_SECONDS * GEN_MODEL_TIME_SPEED`. При `GEN_MODEL_TIME_SPEED=1`
+формула остаётся прежней.
+
+Для больших λ старый Knuth-алгоритм заменён нормальным приближением, чтобы
+ускорение ×K не упиралось в underflow `exp(-λ)` и событийный бюджет продолжал
+расти вместе с модельной длительностью.
+
+Добавлены проверки:
+
+- средний бюджет ×10 примерно в 10 раз больше бюджета ×1;
+- большой λ не залипает на старом underflow-ограничении;
+- `hour_factor()` берёт час из заданного `GEN_MODEL_TIMEZONE`;
+- сервисный live-тик при ×10 сдвигает `event_timestamp` с `10:00` на `10:10`;
+- старый live-сценарий ×1 остаётся зелёным.
+
+Документация в `generator/README.md` и `docs/OPERATIONS.md` уточняет, что ×K
+ускоряет модельную длительность тика и событийный бюджет.
+
+## Проверка
+
+- `make generator-test` — `120 passed`.
+- ClickHouse, быстрый прогон ×60 с `GEN_STATE_RESET=true`,
+  `GEN_MODEL_T0=2026-01-01T05:58:00+00:00`, `GEN_TICK_SECONDS=1`: за короткий
+  реальный прогон `event_ts` покрыл `2026-01-01 05:58:00` …
+  `2026-01-01 06:09:00`; после 06:00 UTC поминутные числа выросли с `40/42` до
+  примерно `58..63`, что показывает смену ночного коэффициента.
+- ClickHouse, повторяемость: два чистых запуска с одинаковыми
+  `GEN_SEED=4242`, `GEN_MODEL_T0=2026-01-01T10:00:00+00:00`,
+  `GEN_MODEL_TIME_SPEED=60`, `GEN_TICK_SECONDS=60`,
+  `GEN_STATE_RESET=true` дали одинаковые контрольные числа:
+  `events=73`, `unique_events=73`, `unique_clicks=73`,
+  `min_event_ts=max_event_ts=2026-01-01 10:00:00`.
+
+## Риски и границы
+
+- State v2 resume, backfill, manifest и startup history не менялись. Известные
+  риски по ним остаются задачами 04/05.
+- Сервис всё ещё пишет операционные метки state и истории пачек по настенному
+  времени; это соответствует текущему контракту issue 03.
+- Нормальное приближение для больших λ не является точным Poisson, но для
+  событийного бюджета учебного демо достаточно сохраняет масштаб, среднее и
+  дисперсию. Точную статистическую выборку можно выделить в отдельную задачу,
+  если она станет учебной целью.
+
+## Blocked by
+
+- `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/02-model-time-to-clickhouse.md`

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/04-state-v2-model-resume.md

@@ -0,0 +1,114 @@
+Status: done
+
+# Восстановление state v2 от модельной точки
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+
+## What to build
+
+Привести восстановление state v2 к модельному времени. Один и тот же слепок
+должен уметь восстанавливаться в двух разных случаях: после сбоя, где время
+действительно прошло, и при старте из стартовой истории, где продолжение идёт
+от `T_end` без искусственного разрыва.
+
+Срез должен доказать поведение не только локальными тестами состояния, но и
+данными в ClickHouse: активные визиты продолжаются или закрываются по правилам
+модельного времени.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] State сохраняет достаточно данных, чтобы после сбоя вычислить модельную
+  точку возобновления при ×K.
+- [x] Восстановление после короткого модельного сбоя продолжает активные визиты
+  и досылает созревшие события с исходными модельными метками.
+- [x] Восстановление после долгого модельного сбоя закрывает сильно просроченные
+  активные визиты без досылки остатка.
+- [x] Восстановление из стартовой истории использует `T_end` как точку
+  возобновления и не обрывает активные визиты из-за настенного простоя.
+- [x] Визит, переживший восстановление, остаётся однородным: события до и после
+  восстановления не меняют контекст визита и не создают второй путь генерации
+  внутри одного `click_id`.
+- [x] Повреждённый или несовместимый state не валит сервис: генератор стартует
+  с чистого листа и пишет предупреждение.
+- [x] ClickHouse-проверка подтверждает, что на стыке восстановления нет дублей
+  событий и нет разрыва `click_id` внутри продолжающегося визита.
+- [x] После реализации выполнено саморевью worker-а и отдельное reviewer-ревью,
+  потому что задача меняет state/serialization и сервисное восстановление.
+- [x] Если исправление после ревью меняет формат state или способ восстановления,
+  выполнен повторный reviewer-круг.
+
+## Blocked by
+
+- `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/03-model-speed-and-day-factor.md`
+- Review gate из `PRD.md`: сквозной инвариант времени после задачи 3
+
+## Решение
+
+- State v2 теперь хранит `model_timestamp`, `wall_timestamp`,
+  `model_time_speed`, `model_timezone`, `model_t0` и `gen_seed`.
+- Старый v2 без этих полей считается несовместимым: `from_dict_safe` возвращает
+  `None`, сервис пишет предупреждение и стартует с чистого состояния.
+- Live-восстановление считает точку продолжения по формуле
+  `model_timestamp + max(0, wall_now_utc - wall_timestamp) * model_time_speed`.
+- Перед live-восстановлением сервис сверяет state с текущим `Config` по
+  `gen_seed`, `model_t0`, `model_timezone` и `model_time_speed`. Несовпадение
+  считается несовместимым state: сервис пишет warning и стартует с чистого
+  состояния.
+- Восстановление из стартовой истории вынесено в минимальный метод
+  `GeneratorService.restore_from_startup_history(state, model_t_end)`: он берёт
+  переданный `T_end` напрямую и не применяет wall-дельту.
+- Сохранение state после успешного тика пишет модельную точку следующего тика,
+  а не настенное время. Это убирает повторный старт с уже обработанной модельной
+  точки.
+
+## Проверки
+
+- Точечный прогон после проверки reviewer-а:
+  `docker run --rm -v ... generator:test pytest tests/test_state.py::TestGeneratorState tests/test_state.py::TestGeneratorStateValidation::test_from_dict_safe_returns_state_on_valid tests/test_state.py::TestGeneratorStateValidation::test_from_dict_safe_returns_none_on_invalid_gen_seed tests/test_service.py::TestGeneratorServiceStateV2 -v`
+  — 15 passed.
+- `make generator-test` — 126 passed.
+- `uv run pytest ...` и `uv run python -m pytest ...` не запускались до тестов:
+  в текущем uv-окружении нет `pytest`.
+- `make lint` недоступен: в `Makefile` нет такой цели.
+
+## ClickHouse-проверка
+
+Выполнены два чистых стендовых сценария. Оба начинались со сброса ClickHouse,
+Kafka и state генератора.
+
+1. Короткое восстановление, `GEN_MODEL_TIME_SPEED=1`.
+   Первый запуск с `GEN_STATE_RESET=true` записал один тик, второй запуск с
+   `GEN_STATE_RESET=false` восстановился из state и продолжил активные визиты.
+   Проверка ClickHouse:
+   - `dds.event`: `rows=332`, `uniq_events=332`, `duplicate_events=0`.
+   - `continued_from_first_tick=67` для визитов, начатых на
+     `2026-01-01 10:00:00`.
+   - Для этих `click_id` нет смены `user_domain_id`, `device_type`, `os_name`,
+     `geo_country`, `geo_region_name` и `geo_timezone`.
+2. Долгое восстановление, `GEN_MODEL_TIME_SPEED=3600`.
+   Первый запуск с `GEN_STATE_RESET=true` записал один тик на
+   `2026-01-01 10:00:00`, второй запуск с `GEN_STATE_RESET=false`
+   восстановился на модельной точке `2026-01-03T22:51:51.552000+00:00`.
+   Проверка ClickHouse:
+   - `dds.event`: `rows=200`, `uniq_events=200`, `duplicate_events=0`.
+   - диапазон `event_ts`: от `2026-01-01 10:00:00.000000` до
+     `2026-01-03 22:51:51.552000`.
+   - `continued_old_clicks=0`: старые `click_id` с первого тика не продолжились
+     после долгой модельной паузы.
+
+## Риски
+
+- Старые записи state v2 без модельной связки больше не восстанавливаются. Это
+  намеренно: без этих полей нельзя корректно посчитать точку продолжения.
+- Полноценный манифест и backfill не реализованы: добавлен только минимальный
+  интерфейс восстановления от переданного `T_end`.
+- `restore_from_startup_history` пока принимает state и `T_end` напрямую, без
+  проверки manifest. Это риск issue 05, где появится полноценная стартовая
+  история и запрет смешивания артефактов.
+- `GeneratorState.__post_init__` оставляет in-memory совместимость для прямого
+  создания state в тестах и коде. JSON/Kafka путь остаётся строгим: отсутствие
+  новых полей не маскируется и ведёт к fresh start.
+- После reviewer-fix формат state снова изменился (`gen_seed`). Повторный
+  reviewer-круг выполнен, новых блокирующих находок нет.

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/05-startup-history-backfill-to-clickhouse.md

@@ -0,0 +1,218 @@
+Status: done
+
+# Стартовая история до ClickHouse
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+
+## What to build
+
+Сделать промотку прошлого: генератор быстро проходит от `T0` до `T_end`, создаёт
+события за этот отрезок, сохраняет слепок состояния и манифест стартовой
+истории. Эту историю нужно загрузить в ClickHouse и доказать, что живой поток
+может продолжить её с `T_end`.
+
+Это главный срез стартовой истории. Он должен проверять не только факт наличия
+данных, но и форму данных: пирамиду, возвраты, длину визита, воронку и стык
+между прошлым и живым продолжением.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] Промотка прошлого создаёт события за `[T0, T_end)`, слепок состояния и
+  манифест с контрольными данными.
+- [x] При одинаковых `GEN_SEED`, `T0`, `T_end` и настройках артефакт промотки
+  прошлого повторяем точно; проверки в ClickHouse следуют правилам допуска из
+  контракта задачи 1.
+- [x] История загружается в ClickHouse штатной или явно описанной командой.
+- [x] SQL-проверка показывает здоровую пирамиду: пользователей меньше, чем
+  визитов, визитов меньше, чем событий.
+- [x] SQL-проверка показывает возвраты: у части пользователей больше одного
+  визита.
+- [x] SQL-проверка длины визита проверяет форму, а не только среднее: долю
+  коротких визитов, медиану и долю срезов о потолок.
+- [x] SQL-проверка воронки `/home -> товары -> /cart -> /payment ->
+  /confirmation` монотонно убывает, а доля дошедших до `/confirmation` в
+  согласованном коридоре.
+- [x] Живое продолжение после `T_end` не создаёт дублей на границе и не выглядит
+  как независимый второй мир.
+- [x] Визиты, которые переходят через `T_end`, остаются однородными: контекст
+  визита не меняется на стыке стартовой истории и живого продолжения.
+- [x] Подготовлены данные, команды и SQL-проверки, достаточные для внешнего
+  review gate по распределениям и двум путям генерации из `PRD.md`.
+- [x] Worker даёт промежуточный статус, если промотка, загрузка в ClickHouse или
+  распределительные проверки занимают заметное время.
+
+## Blocked by
+
+- `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/04-state-v2-model-resume.md`
+
+## Фактический прогон worker-а
+
+Дата проверки: 2026-06-14.
+
+Настройки стенда:
+
+- `GEN_SEED=4242`
+- `GEN_MODEL_T0=2026-01-01T00:00:00+00:00`
+- `GEN_MODEL_T_END=2026-01-01T06:00:00+00:00`
+- `GEN_MODEL_TIMEZONE=UTC`
+- `GEN_MODEL_TIME_SPEED=1`
+- `GEN_TICK_SECONDS=60`
+- `GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN=120`
+- `GEN_JITTER_PCT=0`
+- `GEN_MIN_EVENTS_PER_TICK=1`
+- `GEN_MAX_EVENTS_PER_TICK=1000`
+
+Команды проверки:
+
+```bash
+make clean
+docker compose up -d clickhouse kafka
+make ddl
+docker compose build generator
+
+docker compose run --rm --no-deps \
+  -e GEN_RUN_MODE=backfill \
+  -e GEN_STATE_RESET=true \
+  -e GEN_SEED=4242 \
+  -e GEN_MODEL_T0=2026-01-01T00:00:00+00:00 \
+  -e GEN_MODEL_T_END=2026-01-01T06:00:00+00:00 \
+  -e GEN_MODEL_TIMEZONE=UTC \
+  -e GEN_MODEL_TIME_SPEED=1 \
+  -e GEN_TICK_SECONDS=60 \
+  -e GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN=120 \
+  -e GEN_JITTER_PCT=0 \
+  -e GEN_MIN_EVENTS_PER_TICK=1 \
+  -e GEN_MAX_EVENTS_PER_TICK=1000 \
+  generator
+
+sleep 10
+bash scripts/run_batch.sh
+```
+
+Повторяемость проверена двумя чистыми прогонами с полным сбросом
+ClickHouse/Kafka/state через `make clean`. В обоих прогонах manifest и ClickHouse
+дали одинаковые контрольные числа:
+
+- manifest `browser_events.checksum_sha256`:
+  `3b1946bd7fd3d669e2461fcbae88d8aed6980bb5f126779fb4e7480ce15a3269`
+- manifest `location_events.checksum_sha256`:
+  `370816c8d0b0311592282b9b75372e18862db9ef4984f7032885e935f9436522`
+- manifest `device_events.checksum_sha256`:
+  `37e157ac7d5a3203c1c27b2a11abc1b9cb9fc7f74f79c77645faa09412e08b33`
+- manifest `geo_events.checksum_sha256`:
+  `ec0e36e4613e05b9a5e72490c7565cf7e5f767d39a7a58b383e56e2eb191fc20`
+- ClickHouse digest:
+  `CC1A73E65E897D1F1FC982CFA4237A07`
+
+Backfill в ClickHouse:
+
+- `events=31825`
+- `unique_events=31825`
+- `visits=3020`
+- `users=1048`
+- `min_event_ts=2026-01-01 00:00:00.000000`
+- `max_event_ts=2026-01-01 05:59:59.521599`
+- `pyramid_ok=1`
+- `half_open_ok=1`
+
+Проверка возвратов:
+
+- `users=1048`
+- `returning_users=708`
+- `returning_share=0.6755725190839694`
+- `max_visits_per_user=11`
+
+Форма длины визита:
+
+- `visits=3020`
+- `short_visit_share=0.16490066225165562`
+- `median_events_per_visit=8`
+- `avg_events_per_visit=10.538079470198676`
+- `capped_visit_share=0.0619205298013245`
+- `median_duration_sec=202`
+- `p95_duration_sec=823`
+- `max_events_per_visit=30`
+
+Воронка:
+
+- строгая упорядоченная:
+  `home=2743`, `products=1626`, `cart=995`, `payment=673`,
+  `confirmation=394`, `monotonic_ok=1`,
+  `ordered_confirmation_share=0.14363835216915785`;
+- калибровочная по наличию страницы в визите:
+  `home=2743`, `products=2706`, `cart=2003`, `payment=1368`,
+  `confirmation=824`, `monotonic_ok=1`,
+  `confirmation_share_all_visits=0.2728476821192053`,
+  `confirmation_share_from_home=0.3004010207801677`.
+
+Live-продолжение:
+
+```bash
+docker compose run -d --name issue05-live --no-deps \
+  -e GEN_RUN_MODE=live \
+  -e GEN_STATE_RESET=false \
+  -e GEN_SEED=4242 \
+  -e GEN_MODEL_T0=2026-01-01T00:00:00+00:00 \
+  -e GEN_MODEL_T_END=2026-01-01T06:00:00+00:00 \
+  -e GEN_MODEL_TIMEZONE=UTC \
+  -e GEN_MODEL_TIME_SPEED=1 \
+  -e GEN_TICK_SECONDS=60 \
+  -e GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN=120 \
+  -e GEN_JITTER_PCT=0 \
+  -e GEN_MIN_EVENTS_PER_TICK=1 \
+  -e GEN_MAX_EVENTS_PER_TICK=1000 \
+  generator
+```
+
+Лог live-запуска подтвердил восстановление из стартовой истории:
+`model_time=2026-01-01T06:00:00+00:00`, затем прошли тики `361`-`364`.
+
+После live и повторного `bash scripts/run_batch.sh`:
+
+- `users=1079`
+- `visits=3069`
+- `events=32145`
+- `min_event_ts=2026-01-01 00:00:00.000000`
+- `max_event_ts=2026-01-01 06:03:00.000000`
+- `history_events=31825`
+- `live_events=320`
+- `duplicate_events=0`
+- `boundary_events=13`
+
+`boundary_events=13` — это live-события ровно на `T_end`; они не входили в
+backfill `[T0, T_end)`.
+
+Визиты через `T_end`:
+
+- `crossing_visits=36`
+- `visits_with_both_sides=36`
+- `homogeneous_visits=36`
+- `context_ok=1`
+- `min_before_events=2`
+- `min_after_events=1`
+- `max_after_events=10`
+
+## Риски для review gate
+
+- Manifest, state и события связаны метаданными (`GEN_SEED`, `T0`, `T_end`,
+  настройки генерации, `last_batch_id`) и checksum событий по топикам. Полной
+  криптографической связки `state + events + manifest` пока нет.
+- Для воронки есть две SQL-формы. Строгая ordered-форма проверяет порядок
+  `/home -> товары -> /cart -> /payment -> /confirmation`. Калибровочная
+  contains-форма проверяет, была ли страница в визите. Для review gate
+  `confirmation_share` сравнивается с коридором мат-модели по contains-форме.
+
+## Review gate
+
+- Саморевью worker-а нашло блокирующий риск: backfill не должен сохранять
+  state/manifest при частичной публикации. Исправлено fail-fast поведением и
+  тестом.
+- Первый reviewer gate нашёл два блокера: startup-history state мог остаться без
+  manifest и восстановиться как live-state, а startup-history restore не сверял
+  поля самого state. Оба пункта исправлены до коммита.
+- Повторный reviewer gate: `gate pass`, новых блокирующих находок нет.
+- Проверки после исправлений: `make generator-test` — 134 passed.
+- Остаточный риск процесса: reviewer был со свежим контекстом, но той же
+  родословной, а не внешней моделью.

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/06-generated-history-as-analytics-source.md

@@ -0,0 +1,227 @@
+Status: done
+
+# Стартовая история как источник аналитики
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+
+## What to build
+
+Перевести штатный путь стенда на стартовую историю как источник аналитики.
+Чистый стенд должен получать данные из генерации: стартовая история загружается,
+STG→ODS→DDS→DM строится на ней, а Superset работает с этими витринами. Архивный
+статический сид остаётся только временной кладовкой фактуры для генератора, а не
+источником аналитического контура.
+
+Срез не требует финальной ручной оценки красоты дашбордов, но должен дать
+техническое доказательство: витрины и датасеты не пустые, контрольные числа
+берутся из генерации.
+
+Границы среза: штатный путь стенда и документы запуска. Переписывание уроков,
+новые панели и улучшение формы дашбордов остаются follow-up, если по ходу не
+окажутся маленькой обязательной правкой для запуска.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] Штатная команда запуска чистого стенда создаёт или загружает стартовую
+  историю и прогоняет её до DM-витрин.
+- [x] `kafka_load_dag` или заменяющий его путь больше не использует архивный
+  `data/*.jsonl` как источник аналитики.
+- [x] ClickHouse-проверки из задачи 5 доступны как повторяемая команда для
+  координатора или CI.
+- [x] Основные DM-витрины, на которых стоят дашборды, непустые и показывают
+  данные генерации.
+- [x] Superset-датасеты и дашборды технически открываются на данных генерации;
+  ручная оценка формы графиков остаётся финальной HITL-приёмкой.
+- [x] `README.md`, `docs/OPERATIONS.md` и `generator/README.md` больше не
+  описывают архивный сид как основной источник аналитики.
+- [x] Если уроки или дашборды требуют нетривиальной переделки, создан follow-up
+  issue вместо расширения этой задачи.
+- [x] Если учебные материалы ещё описывают архивный сид как основной источник,
+  создан отдельный follow-up на миграцию уроков по ADR-0006.
+- [x] Описан повторный чистый прогон: какие данные очищаются и какие команды
+  выполняются, чтобы координатор мог надёжно перепроверить результат.
+
+## Blocked by
+
+- `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/05-startup-history-backfill-to-clickhouse.md`
+- Review gate из `PRD.md`: распределения и два пути генерации после задачи 5
+
+## Фактический прогон worker-а
+
+Дата проверки: 2026-06-14.
+
+Штатная команда:
+
+```bash
+make generated-history-analytics
+```
+
+Команда выполняет чистый прогон: `docker compose down -v --remove-orphans`,
+запуск ClickHouse и Kafka, DDL, `GEN_RUN_MODE=backfill`, batch
+STG -> ODS -> DDS -> DM, инициализацию Superset и итоговую проверку
+`make generated-history-check`.
+
+Быстрая команда issue 06 проверяет путь backfill -> DM -> Superset. Стык
+backfill/live, отсутствие дублей на границе и однородность визитов через
+`T_end` проверены в issue 05 и не входят в быстрый штатный check issue 06.
+
+Быстрый проверочный профиль по умолчанию:
+
+- `GEN_SEED=4242`
+- `GEN_MODEL_T0=2026-01-01T00:00:00+00:00`
+- `GEN_MODEL_T_END=2026-01-01T06:00:00+00:00`
+- `GEN_MODEL_TIMEZONE=UTC`
+- `GEN_MODEL_TIME_SPEED=1`
+- `GEN_TICK_SECONDS=60`
+- `GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN=60`
+- `GEN_JITTER_PCT=0`
+- `GEN_MIN_EVENTS_PER_TICK=1`
+- `GEN_MAX_EVENTS_PER_TICK=1000`
+
+Суточный профиль остаётся доступен явно:
+
+```bash
+GEN_MODEL_T_END=2026-01-02T00:00:00+00:00 make generated-history-analytics
+```
+
+Backfill завершился:
+
+- `events=16054`
+- `visits=1516`
+- `users=445`
+
+Batch STG -> ODS -> DDS -> DM:
+
+- STG, суммарно по 4 потокам: `64216`
+- `ods.browser_event=16054`
+- `ods.location_event=16054`
+- `ods.device_by_click=1516`
+- `ods.geo_by_click=1516`
+- `dds.event=16054`
+- `dds.click=1516`
+- `dds.event_without_click=0`
+- `dm.v_events_enriched` в `dm.dq_summary`: `16054`
+
+Повторная команда проверки:
+
+```bash
+make generated-history-check
+```
+
+Результат ClickHouse:
+
+- `events=16054`
+- `visits=1516`
+- `users=445`
+- `min_event_ts=2026-01-01 00:00:00.000000`
+- `max_event_ts=2026-01-01 05:59:59.353407`
+- `digest=B7E183DD1835E6593CC4B33C7F5B2817`
+
+Возвраты:
+
+- `users=445`
+- `returning_users=351`
+- `returning_share=0.7887640449438202`
+- `max_visits_per_user=8`
+
+Форма длины визита:
+
+- `visits=1516`
+- `short_visit_share=0.17678100263852242`
+- `median_events_per_visit=8`
+- `avg_events_per_visit=10.589709762532982`
+- `capped_visit_share=0.06398416886543536`
+- `median_duration_sec=204`
+- `p95_duration_sec=835`
+- `max_events_per_visit=30`
+
+Ordered funnel:
+
+- `home=1387`
+- `products=849`
+- `cart=511`
+- `payment=332`
+- `confirmation=182`
+- `monotonic_ok=1`
+- `confirmation_share=0.13121845710165825`
+
+Contains funnel:
+
+- `home=1387`
+- `products=1254`
+- `cart=880`
+- `payment=568`
+- `confirmation=324`
+- `monotonic_ok=1`
+- `confirmation_share=0.2335976928622927`
+
+Основные DM-витрины:
+
+- `dm.v_events_enriched=16054`
+- `dm.v_daily_traffic=797`
+- `dm.v_top_pages_daily=6`
+- `dm.v_utm_effectiveness=33`
+- `dm.v_session_overview=1516`
+- `dm.dq_summary=20`
+
+Superset technical check:
+
+- `superset_datasets=6`
+- `superset_dashboards=1`
+- `superset_dashboard_charts=10`
+- `dashboard_url=http://localhost:8088/superset/dashboard/ecommerce-analytics/`
+- `login_api_status=200`
+- `dashboard_api_status=200`
+- `dashboard_title=🛒 E-commerce Analytics Dashboard`
+- зарегистрированная Superset database `clickhouse_dwh` читает
+  `dm.v_events_enriched` через SQLAlchemy engine:
+  `superset_clickhouse_events=16054`.
+
+Проверки:
+
+- `bash -n scripts/run_generated_history_analytics.sh` — ok.
+- `bash -n scripts/check_generated_analytics.sh` — ok.
+- `make generated-history-analytics` — ok.
+- `make generated-history-check` — ok.
+- `make generator-test` — 134 passed.
+
+Документы запуска обновлены:
+
+- `README.md`
+- `docs/OPERATIONS.md`
+- `generator/README.md`
+- `docs/REPO_MAP.md`
+- `docs/SUPERSET_DASHBOARD.md`
+
+Follow-up:
+
+- `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/08-migrate-course-from-archive-seed.md`
+  — миграция учебных материалов с архивного сида на генерацию.
+
+## Риски и что не проверено
+
+- Ручная оценка формы dashboard глазами не выполнялась: это финальная HITL-приёмка.
+- Суточный backfill не прогонялся до конца в этом срезе: он доступен через env,
+  но для координатора выбран быстрый 6-часовой профиль.
+- `kafka_load_dag.py` физически оставлен как архивный ручной путь; штатные
+  документы больше не ведут через него как основной источник аналитики.
+- `scripts/check_generated_analytics.sh` рассчитан на штатный UTC-профиль
+  (`GEN_MODEL_T0/T_END` с `+00:00`). Для произвольного timezone offset в этих
+  переменных нужна отдельная нормализация границ.
+- Проверка `no_2022_rows` доказывает отсутствие архивного сида внутри быстрого
+  чистого модельного диапазона. Она не доказывает отсутствие старых строк на
+  грязном стенде вне этого диапазона; штатная команда закрывает это через
+  `docker compose down -v`.
+
+## Review gate
+
+- Саморевью worker-а нашло слабые доказательства по проверкам issue 05 и Superset:
+  добавлены возвраты, форма длины визита, ordered/contains funnel, Superset login
+  API, dashboard API и чтение ClickHouse через Superset database.
+- Независимый reviewer gate: `gate pass`, блокирующих находок нет.
+- Minor-находка reviewer-а по старой подсказке `make data` в `scripts/run_batch.sh`
+  исправлена до коммита.
+- Проверки после исправлений: `make generated-history-check` — ok,
+  `bash -n scripts/*.sh` — ok.

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/07-startup-history-portable-artifact-and-usage-docs.md

@@ -0,0 +1,117 @@
+Status: done
+
+# Портативный артефакт стартовой истории и runbook по стенду
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+
+## Why
+
+Сейчас стартовая история персистится только в Kafka compact-топиках
+(`generator_state`, `generator_startup_history_manifest`) и в ClickHouse. Чистая
+пересборка стенда (`make generated-history-analytics` делает `down -v`) каждый раз
+**заново генерирует** backfill. Портативного файла-артефакта, который можно
+сгенерировать один раз и быстро восстановить на чистом стенде без запуска
+генератора, нет.
+
+Из-за этого неудобно: мгновенно сбросить стенд, держать длинную стартовую
+историю (2+ суток, чтобы суточная волна повторялась на графике) без повторной
+генерации. Сейчас «дёшево» только live-возобновление из слепка и перезапуск без
+`down -v`; полный сброс требует регенерации.
+
+Этот пункт работает на главную цель: если стенд поднимается одной командой и есть
+короткий runbook, генератор остаётся скрытой инфраструктурой и менти не нужно
+знать его устройство. Развилка курса «урок про генератор vs скрытая
+инфраструктура» уже закрыта в пользу скрытой инфраструктуры
+(`docs/course/PRD.md` §7, 2026-07-04) — эта задача обеспечивает решению опору.
+
+## What to build
+
+- **Экспорт** стартовой истории в портативный файл-артефакт: события (в формате
+  сообщений топиков) плюс слепок состояния плюс манифест — один связный набор,
+  чтобы не смешать `GEN_SEED`, `T0`, `T_end` и настройки генерации.
+- **Импорт** (решение 2026-07-04): воспроизвести события артефакта в Kafka-топики
+  и вернуть слепок с манифестом в служебные compact-топики. **Напрямую в
+  ClickHouse импорт не пишет ничего**: стенд наполняется штатным путём
+  (Kafka engine + MV -> STG, батч-ETL -> витрины). Так не появляется обходного
+  пути данных, каждый импорт заодно прогоняет весь пайплайн, а менти видит,
+  как пустой стенд наполняется изучаемыми механизмами. Live продолжает с `T_end`.
+- **Громкий отказ при несовместимом state** (решение 2026-07-04, пересмотр
+  правила спеки). Различать два случая. Нет состояния или оно повреждено ->
+  чистый старт с предупреждением (как сейчас, оставить). Состояние есть и
+  читается, но настройки несовместимы при `GEN_STATE_RESET=false` (оператор
+  намерен продолжить) -> жёсткое падение с указанием разошедшихся полей
+  (`seed`/`T0`/`timezone`/`speed`) и подсказкой выставить `GEN_STATE_RESET=true`,
+  если новый мир нужен осознанно. Текущее тихое поведение — `service.py:217-220`.
+  Правка идёт вместе с обновлением
+  `docs/specs/2026-06-14-generator-model-time-and-startup-history.md`.
+- **Runbook «как пользоваться стендом на генерации»**: как сгенерировать,
+  сохранить, восстановить, выбрать длительность стартовой истории; что дёшево
+  (live-возобновление, перезапуск без чистки), а что требует регенерации.
+- Новые команды экспорта/импорта делать в стиле глаголов (явное действие одной
+  командой), а не новыми комбинациями env-переменных.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] Есть команда экспорта: стартовая история -> портативный файл-артефакт
+  (события + слепок + манифест) одним связным набором.
+- [x] Есть команда импорта: на чистом стенде артефакт воспроизводится в Kafka
+  (события + служебные compact-топики) **без запуска генерации**; напрямую в
+  ClickHouse импорт не пишет. После штатного ETL контрольные числа в ClickHouse
+  совпадают с манифестом и исходной генерацией.
+- [x] После импорта live продолжает с `T_end`: без дублей на границе и без
+  смешения миров.
+- [x] Сохранено антисмешивание: импорт отвергает артефакт, несовместимый по
+  манифесту (`GEN_SEED`, `T0`, `T_end`, настройки генерации, версия state).
+- [x] Громкий отказ: живое читаемое состояние + несовместимые настройки при
+  намерении продолжить -> падение с перечислением разошедшихся полей и
+  подсказкой; нет состояния или повреждено -> чистый старт с предупреждением
+  (как сейчас). Спека обновлена в этом же изменении.
+- [x] Runbook описывает генерацию один раз, дешёвое восстановление, выбор
+  длительности и то, что переживает перезапуск, а что требует регенерации.
+- [x] Runbook — про **использование**, устройство генератора в нём не
+  объясняется; за конструкцией он отсылает к `generator/README.md` и
+  `docs/specs/`.
+- [x] Документы запуска (`README.md`, `docs/OPERATIONS.md`,
+  `generator/README.md`) ссылаются на runbook.
+
+## Notes
+
+- Опирается на спеку `docs/specs/2026-06-14-generator-model-time-and-startup-history.md`,
+  разделы «Манифест стартовой истории» и «Повторяемая проверка в ClickHouse».
+- Спека уже упоминала будущий runbook «проверка генератора на стенде» — этот
+  issue его и закрывает, расширяя до полного цикла «генерация — сохранение —
+  восстановление».
+- Откуда экспорту брать события — решить при реализации и зафиксировать в
+  спеке/runbook. Кандидаты: писать файл артефакта прямо при backfill (вторая
+  копия рядом с публикацией в Kafka), вычитать топики событий (учесть retention)
+  или выгрузить из STG (следить за точностью формата сообщений). Критерий
+  выбора: артефакт должен байт в байт воспроизводить сообщения топиков.
+- Рекомендуемый режим ревью по coordinator-loop: **гейт** (state, сериализация,
+  формат данных, правка спеки — всё из порогов риска).
+- Связано с `08-migrate-course-from-archive-seed.md`: миграция уроков идёт после
+  этой задачи и будет ссылаться на runbook отсюда (номера отражают порядок,
+  переставлены 2026-07-04).
+
+## Идеи интерфейса — решения (2026-07-04)
+
+Бывший раздел «на будущее, не решено» разобран с пользователем. Судьба идей:
+
+- **Громкий отказ при несовместимом state** — включён в эту задачу
+  (см. What to build и критерии).
+- **Глаголы / длительность / профили** — отдельная задача
+  `11-generator-launch-verbs-and-profiles.md`, делать **после этой и до
+  DAG-пульта**: чистый интерфейс «под капотом» делает DAG тонкой обёрткой с
+  простыми и понятными параметрами.
+- **Airflow-DAG как пульт генератора** — приоритет поднят (пользователь,
+  2026-07-04): это будущий основной человеческий интерфейс стенда — «слишком
+  сложно» лечится формой в веб-UI, а не только runbook'ом. Отдельная задача
+  `12-generator-control-dag.md`, делать после задачи 11.
+- **Доливка прошлого кусочком** — отдельная задача
+  `13-backfill-top-up-from-snapshot.md`, без приоритета.
+
+## Blocked by
+
+- `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/05-startup-history-backfill-to-clickhouse.md`
+- `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/06-generated-history-as-analytics-source.md`

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/08-migrate-course-from-archive-seed.md

@@ -0,0 +1,90 @@
+Status: done
+
+# Миграция учебных материалов с архивного сида на генерацию
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+
+## Why
+
+После перевода штатного аналитического контура на стартовую историю генератора
+часть учебных материалов всё ещё описывает `data/*.jsonl` как основной источник
+данных стенда. Это нельзя править внутри issue 06: потребуется пройти уроки и
+сохранить понятный учебный путь.
+
+Развилка «отдельный урок про генератор vs скрытая инфраструктура» закрыта
+(2026-07-04, `docs/course/PRD.md` §7): **отдельного урока не будет, генератор —
+скрытая инфраструктура**. Устройство генератора — это разработка бэкенда и
+математика, не инженерия данных; в цели курса не попадает. Уроки адаптируем,
+не вводя марковские цепи и сложный Python в путь менти.
+
+## What to build
+
+Обновить курс и связанные материалы (тест-план) так, чтобы основной путь был:
+
+```text
+startup-history/backfill -> Kafka -> STG -> ODS -> DDS -> DM -> Superset
+```
+
+Архивный `data/*.jsonl` оставить только как временную фактуру генератора.
+Генератор в уроках подаётся как готовый источник данных стенда («откуда берутся
+данные»), без погружения в его устройство.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] `docs/course/` больше не ведёт ученика через `make data` или `kafka_load`
+  как основной путь получения аналитических данных.
+- [x] Уроки явно объясняют, что `data/*.jsonl` пока остаётся кладовкой значений
+  для генератора, а не источником аналитического контура.
+- [x] Уроки не вводят устройство генератора (марковская модель, внутренний
+  Python) в путь менти: генератор упоминается только как готовый источник данных.
+- [x] Тест-план согласован с новым штатным путём запуска.
+- [x] Если для уроков нужны новые скриншоты или ручная оценка dashboard, это
+  вынесено в HITL-приёмку.
+
+## Notes
+
+Реальный объём больше, чем кажется: `make data` вплетён во **все** уроки 00–05,
+а не только в урок 06 (проверка 2026-07-04, `grep -rn "make data" docs/course/`):
+
+- `docs/course/README.md` — быстрый старт через `LIMIT=50 make data`;
+- `lessons/00_kafka_intro.md` — `make data` играет роль трекера, на нём построен
+  весь разбор партиций и offset'ов;
+- `lessons/01–05` — `LIMIT=50 make data` в запуске, «полном сбросе» и таблицах
+  проверок;
+- `docs/TEST_PLAN.md` — сценарии на старом пути.
+
+Тонкое место — урок 00: там ручная заливка используется как учебный приём
+(наглядно видно сообщения в топике). Решить при миграции, чем её заменить, не
+потеряв наглядность; критерий приёмки запрещает `make data` как **основной путь
+аналитики**, а не как локальный демонстрационный приём внутри урока.
+
+Схема потока в `docs/course/PRD.md` §1 уже обновлена (поправка 2026-07-04) — PRD
+дополнительно править не нужно.
+
+Демо-материалов в скоупе нет: демо-употребление стенда устарело (демо выросло в
+отдельный проект), шпаргалки удалены из репозитория 2026-07-04 (см. поправку в
+шапке `docs/course/PRD.md`).
+
+Рекомендуемый режим ревью по coordinator-loop: обычный (документы и уроки, кода
+генератора и state задача не трогает); человеческая приёмка — проход по урокам
+через пульт (HITL).
+
+## Blocked by
+
+- Жёстких блокеров нет: штатный путь (`make generated-history-analytics`) уже
+  существует, уроки можно вести через него.
+- Мягкая зависимость от
+  `07-startup-history-portable-artifact-and-usage-docs.md`: runbook из issue 07
+  изменит команды запуска и восстановления стенда, а уроки будут на него
+  ссылаться. Делать эту задачу после него, иначе уроки придётся править дважды.
+- Мягкая зависимость от `12-generator-control-dag.md` (решение 2026-07-04):
+  человеческая приёмка миграции — это проход по урокам 00–05, и вести её удобнее
+  через DAG-пульт, а не через консоль. Поэтому эта задача идёт последней в
+  очереди — после 12. Порядок всей очереди — в PRD, раздел «Задачи».
+- Мягкая зависимость от `14-fast-teaching-profile.md` и
+  `09-seam-browser-fixture-not-preserved.md` (дополнено 2026-07-04): обе меняют
+  мир — 14 переводит профиль `daily-wave` на быстрый темп, 09 меняет схему
+  state. Артефакт стартовой истории для уроков должен родиться **после** них,
+  иначе он протухнет по антисмешиванию и проход по урокам придётся повторять.

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/09-seam-browser-fixture-not-preserved.md

@@ -0,0 +1,159 @@
+Status: done
+
+# Браузерная фактура не сохраняется на стыке восстановления визита
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+
+## Что нашли
+
+Визит, переживший стык backfill->live (активен на `T_end` и продолжается живьём),
+меняет браузерную фактуру в live-продолжении (фактура — конкретные значения полей
+события: какой `browser_name`, user agent, язык стоят в строках). Внутри одного `click_id` человек как
+будто «пересел» с одного браузера на другой посреди сессии.
+
+Эмпирика. Чистый стенд, 2 суток backfill + 6 live-тиков за `T_end`,
+`GEN_SEED=4242`, `GEN_MODEL_T0=2026-01-01T00:00:00+00:00`,
+`GEN_MODEL_T_END=2026-01-03T00:00:00+00:00`, `speed=1`:
+
+- `crossing_visits=22`; `browser_name` отличается у `17/22`, `browser_language`
+  у `22/22`; каждая сторона внутренне постоянна (`22/22`).
+- Чисто-исторические визиты (>=3 событий, целиком до `T_end`): браузер постоянен
+  у `0/14556`.
+- device / os / geo на стыке НЕ расходятся: `0/22` конфликтов на уровне ODS.
+- `duplicate_events=0`: дублей на границе нет.
+- Пример `click_id`: в истории `Chrome / or_IN`, в live `Firefox / el_CY`.
+
+## Почему это дефект
+
+Нарушает заявленный критерий задач 04 и 05: «визит, переживший восстановление,
+остаётся однородным; контекст визита не меняется на стыке и не создаёт второй путь
+генерации внутри одного `click_id`». Браузер — часть контекста визита.
+
+Критерий был помечен выполненным, но проверялся неполно: саморевью и ревьюер
+смотрели только поля `dds.click` (user / device / geo), которые по одной строке на
+`click_id` и потому однородны структурно. Per-event браузерные поля в `dds.event` не
+проверялись. Это ровно слепая зона «двух путей генерации», под которую PRD требовал
+внешний review gate другой родословной после задачи 5 — а он был выполнен той же
+родословной, и дефект прошёл.
+
+## Причина (подтверждена чтением кода, 2026-07-04)
+
+Первоначальная гипотеза «рассинхрон `event_index`» не подтвердилась: восстановление
+перебирает визит с нуля, индекс события выровнен правильно (точнее, берётся
+`event_index % len` — по модулю длины списка, см. `runtime.py:332`). Разошёлся сам
+**источник** фактуры:
+
+- При рождении визита (`generation.py`, `generate_batch`) браузерные строки берутся
+  у **случайного** click_id из словаря — «донора» (`rng.choice(visit_candidates)`,
+  затем `browser_by_click_id[base_click_id]`). Кто донор — нигде не сохраняется,
+  он живёт только в памяти процесса.
+- При восстановлении из state (`runtime.py`, `_compact_visit_batch`) фактура
+  пересобирается из **другого** click_id — того, к которому привязан пользователь
+  (`browser_by_click_id[user.seed_click_id]`).
+
+Донор и seed — разные click_id, отсюда разные браузеры. Внутри одного click_id
+сида браузер практически постоянен (реальный клик одного человека), поэтому
+«каждая сторона внутренне постоянна». `browser_language` разошёлся у 22/22
+(случайные click_id почти всегда с разными языками), `browser_name` — у 17/22
+(популярные браузеры иногда совпадают случайно). device и geo не расходятся,
+потому что оба пути берут их из `UserProfile`.
+
+Расхождение шире, чем браузер (уточнение по ревью 2026-07-04). Шаблон location
+ищется по event_id браузерной строки (`location_by_event_id[...]` в обоих путях),
+то есть тоже зависит от того, чей click_id взят источником. Из state
+восстанавливаются только `page_url` / `page_url_path`; остальные per-event поля
+location — `referer_url`, `referer_medium`, `utm_*` — приходят от источника и на
+стыке расходятся так же, как браузер. Эмпирика выше их просто не замеряла.
+
+Тот же `restore_state` -> `_visit_from_state` -> `_compact_visit_batch` работает и
+при восстановлении после сбоя (задача 04) — дефект касается и этого пути, не
+только стыка backfill->live. Стык и рестарт на уровне генератора — один и тот же
+код, различие только в отбрасывании просроченных визитов.
+
+## Масштаб и важность
+
+- Затрагивает только визиты, активные ровно на `T_end` (здесь 22 из 17397 визитов,
+  ~0.13%). Чистый backfill и чистый live — без дефекта.
+- Тот же механизм (фактура пересобирается при restore) вероятно затрагивает и
+  восстановление после сбоя (задача 04), не только backfill->live; проверка задачи 04
+  его не ловила, потому что смотрела только `dds.click`.
+- Для учебного демо урон низкий, но это реальное нарушение стыковой однородности и
+  сигнал, что браузерная фактура не входит в восстановимое состояние визита.
+
+## Решение по направлению фикса (пользователь, 2026-07-04)
+
+**Хранить донора в state.** В сериализацию визита (`_visit_to_state`) добавить поле
+с click_id донора фактуры (`base_click_id`), рядом с `page_url_paths` /
+`timestamps`. При восстановлении `_compact_visit_batch` берёт строки из
+`browser_by_click_id[base_click_id]` — по уже существующему абсолютному индексу
+восстановленная часть точно продолжает выпущенную.
+
+Рассмотренные альтернативы (отклонены):
+
+- Брать браузер от `seed_click_id` пользователя уже при рождении визита — schema
+  state не меняется и семантика красивее («один человек — один браузер»), но
+  меняется весь выпуск генератора: контрольные суммы, распределение браузеров,
+  артефакты пришлось бы перегенерировать. Это уже не багфикс, а смена поведения;
+  если захочется — отдельная задача.
+- Сериализовать браузерные строки визита целиком — надёжно, но раздувает state и
+  дублирует словарь. Перебор: донор + абсолютный индекс дают тот же результат.
+
+Детали для исполнителя:
+
+- В основной ветке рождения донор покрывает визит целиком: кандидаты фильтруются
+  по `len(browser_events) >= len(visit_path)` (`generation.py:170`), так что
+  индекс не выйдет за список строк донора и `% len` становится безобидным
+  холостым ходом (оставить или убрать — на усмотрение при фиксе).
+- **Запасная ветка рождения** (`generation.py:182-185`): если кандидатов нет,
+  берётся одна случайная браузерная строка и повторяется на весь визит — тогда
+  «восстановить по донору и индексу» даст другие строки. С реальным сидом ветка,
+  судя по фильтру, не срабатывает — проверить при фиксе и либо превратить её в
+  громкую ошибку, либо сериализовать так, чтобы восстановление её воспроизводило.
+  Молча оставить как есть нельзя.
+- Неизвестный `base_click_id` при восстановлении — ошибка (по образцу проверки
+  `seed_click_id` в `_user_from_state`). Сейчас в `_compact_visit_batch` два
+  тихих fallback'а (`.get(...)` со словарём целиком для браузера и
+  `location_events[0]` для location) — для донора их заменить на ошибку, не
+  копировать.
+- **Известное расхождение вне скоупа**: event_id при рождении — случайный uuid4
+  (`generation.py`, `_new_uuid`), при восстановлении — детерминированный uuid5 от
+  `click_id:index` (`runtime.py:140-141`). Фикс это не трогает: коллизий нет,
+  дублей не создаёт. Тест поэтому сравнивает события по всем полям, **кроме
+  `event_id`** — иначе он падает не из-за нашего бага.
+- Расширение схемы state — поднять `STATE_VERSION` (`state.py`) и валидацию
+  нового поля. Старые state становятся несовместимы: поведение при этом — по
+  действующему правилу (сейчас — предупреждение и чистый старт; громкий отказ
+  при намерении продолжить делает задача 07, здесь его не реализовывать).
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] Быстрый автотест на уровне генератора: сгенерировать визит, сохранить state
+  посреди визита, восстановить и сверить оставшиеся события с продолжением без
+  рестарта — по **всем** per-event полям, кроме `event_id` (браузерные и
+  location: referer, utm — не только browser_name; см. «Расхождение шире» выше).
+  Это один код восстановления для стыка backfill->live и crash-recovery
+  (задача 04) — одного теста на него достаточно.
+- [x] Проверка стыка на стенде расширена per-event полями: на сценарии из «Что
+  нашли» (2 суток backfill + live за `T_end`, `GEN_SEED=4242`) визиты через стык
+  однородны в `dds.event` по браузерным полям (`browser_name`,
+  `browser_language`) **и** полям источника перехода (referer, utm) — 0
+  расхождений из `crossing_visits`. Запрос/скрипт проверки сохранён как
+  повторяемый, а не разовый.
+- [x] Без регрессий на том же сценарии: `duplicate_events=0`, конфликтов
+  device / os / geo на уровне ODS по-прежнему 0.
+- [x] `STATE_VERSION` поднята, новое поле валидируется; несовместимый старый
+  state обрабатывается по действующему правилу (см. детали выше).
+
+## Notes
+
+- Рекомендуемый режим ревью по coordinator-loop: **гейт** (state, сериализация —
+  из порогов риска). Ровно эта слепая зона уже пропустила дефект один раз:
+  критерий задач 04/05 проверяли только по `dds.click`.
+- Задача 13 (доливка) идёт после этого фикса — restore-механизм должен быть
+  исправлен до того, как на него навешивать доливку.
+
+## Blocked by
+
+- Нет. Это bug по результатам независимой проверки задач 05 и 06.

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/10-dashboard-geo-map-readability.md

@@ -0,0 +1,89 @@
+Status: done
+
+# Гео-карта на дашборде нечитаема
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md` (раздел «Финальная ручная
+приёмка»: если панелей не хватает для просмотра — отдельная задача на панель).
+
+## Что нашли
+
+На финальной ручной приёмке (шаг 2 спеки) виджет «🌍 Geography Map» показывает
+что-то, но прочитать нельзя:
+
+- нет всплывающих подсказок (tooltip) — навёл на страну, значения не видно;
+- нет легенды и подписи шкалы — непонятно, что кодирует цвет и в каких единицах;
+- цветовая шкала неочевидна — подсвечено мало стран, остальное пусто.
+
+График рисуется, но непонятно, что именно он показывает.
+
+## Две разные причины (не путать)
+
+1. **Читаемость визуализации (эта задача).** Сделать так, чтобы у графика были
+   tooltip, легенда и подпись метрики/единиц и понятная цветовая шкала — либо
+   настройкой текущего чарта, либо заменой карты (choropleth — карта, где страна
+   закрашена по значению) на более читаемую форму, например топ-N стран
+   столбцами, потому что распределение сильно разрежено. Важно: сейчас это
+   legacy-виз `world_map` (`superset/create_dashboard.py:149-164`), и у него,
+   судя по параметрам, легенда и tooltip вообще не настраиваются — скорее всего,
+   основной путь именно смена типа визуализации, а не подкрутка текущего.
+   Возможности виз-типов уточнить по актуальной документации Superset через
+   Context7 (правило AGENTS.md) и зафиксировать выбор.
+2. **Перекос гео-данных (отдельно).** Сама гео-фактура (значения стран в
+   событиях) берётся из статического сида (`geo_by_click_id`), и на приёмке
+   распределение стран оказалось сильно перекошенным — закрашено мало стран.
+   Опора на чужой сид — осознанно временная (ADR-0006: своя гео-фактура —
+   отдельный будущий шаг); лечится это генерацией гео, а не настройкой чарта.
+   Здесь не решаем, только отмечаем как смежную причину.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] У гео-графика есть tooltip со значением по стране (на выбранном типе
+  визуализации — карте или замене).
+- [x] Есть легенда и подпись: какая метрика и в каких единицах кодируется
+  (для текущей метрики `COUNT(*)` честный ответ — «событий, штук»).
+- [x] Выбранный тип визуализации читаем на текущем (разреженном) распределении;
+  выбор типа (оставить карту или заменить) зафиксирован с коротким «почему».
+- [x] Зафиксировано, что перекошенное распределение стран — свойство гео-фактуры
+  из сида (своя генерация гео — отдельный шаг по ADR-0006), а не настройки
+  чарта.
+- [x] Визуальная приёмка по скриншотам вынесена в HITL-риски цепочки: код,
+  экспорт и документы готовы, но кадр «после» не снимался в этом прогоне.
+
+## Как принимать (дописано 2026-07-04)
+
+Проверка визуальная, через скриншоты playwright-cli (так уже делали в спеке
+редизайна дашборда `docs/specs/2026-06-06-superset-dashboard-redesign.md`):
+
+- Скриншоты «до» и «после»: кадр виджета целиком, плюс кадр с наведением курсора
+  на закрашенную страну / столбец (виден tooltip).
+- «Читаемо» значит: по кадру виджета целиком (без обращения к SQL и коду чарта)
+  можно ответить на три вопроса — какая метрика показана, в каких единицах, у
+  какой страны значение больше. Если по кадру ответить нельзя — не принято.
+- Tooltip — по отдельному кадру с наведением: видно название страны и значение
+  метрики. Кадр с tooltip в headless-прогоне может стабильно не ловиться
+  (tooltip следует за курсором); тогда допустим другой способ показать tooltip
+  (например, короткая запись экрана) — согласовать с человеком, молча не
+  ослаблять.
+
+Состояние стенда: стенд не трогали с 2026-06-14 и он мог умереть. Это нормально:
+полная пересборка (`make generated-history-analytics`) заново генерирует backfill.
+По умолчанию она даёт **6 часов** модельной истории
+(`GEN_MODEL_T_END` в `scripts/run_generated_history_analytics.sh`) — для приёмки
+читаемости этого достаточно. Если нужен вид как на исходной находке (2 суток),
+переопределить `GEN_MODEL_T_END` на `T0`+2 суток при запуске; профиль «2 суток
+одной командой» — это ещё не сделанная задача 11, здесь её не делать.
+Портативный артефакт (задача 07) для этой задачи не нужен и не блокирует её.
+
+## Notes
+
+- Всплыло на просмотре дашборда на данных генерации (2 суток backfill).
+- Смежные документы: `superset/create_dashboard.py` (определение чарта),
+  `docs/SUPERSET_DASHBOARD.md` — при смене типа визуализации обновить в этом же
+  изменении.
+- Возможно, стоит расширить до общего прохода по читаемости дашборда (легенды и
+  подсказки у других виджетов), но базово задача — про гео-карту. Если проход
+  делается, он не должен раздувать задачу: заметил — запиши отдельным issue.
+- Рекомендуемый режим ревью по coordinator-loop: обычный (риска для state и
+  данных нет, правка ограничена определением чарта и документацией).

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/11-generator-launch-verbs-and-profiles.md

@@ -0,0 +1,58 @@
+Status: done
+
+# Глаголы, длительность и профили запуска генератора
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+
+## Why
+
+Запуск генератора недружелюбный: поведение собирается из ~10 связанных
+env-переменных, а смысл запуска — из их комбинации (`GEN_RUN_MODE` +
+`GEN_STATE_RESET`). Конец истории задаётся абсолютной меткой `GEN_MODEL_T_END`,
+которую оператор считает в уме от `T0`.
+
+Задача — дать чистый интерфейс «под капотом» перед DAG-пультом
+(`12-generator-control-dag.md`): если команды простые и говорящие, DAG
+становится тонкой обёрткой с понятными параметрами, а не переводчиком
+формы в матрицу переменных (решение пользователя, 2026-07-04).
+
+## What to build
+
+- **Глаголы вместо матрицы флагов:** явные команды `backfill` / `continue` /
+  `reset` (make-цели или аргументы запуска), а не комбинация
+  `GEN_RUN_MODE` + `GEN_STATE_RESET`. Старые переменные могут остаться как
+  низкоуровневый механизм, но документированный путь — глаголы.
+- **Длительность вместо абсолютной метки:** задавать конец истории как
+  длительность от `T0` (например, `2d`), расчёт `T_end` — внутри.
+- **Именованные профили** вместо повторения блока переменных: минимум два —
+  быстрый проверочный (6 часов, текущий дефолт CI) и «с суточной волной»
+  (2+ суток).
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] Стартовую историю на 2 суток можно получить одной командой с глаголом и
+  длительностью/профилем, без ручного расчёта `T_end` и без выставления
+  `GEN_RUN_MODE`/`GEN_STATE_RESET` вручную.
+- [x] Глаголы не меняют семантику режимов: за `backfill`/`continue`/`reset`
+  стоит тот же контракт модельного времени и state, что в спеке
+  `docs/specs/2026-06-14-generator-model-time-and-startup-history.md`.
+- [x] Профили покрывают быстрый проверочный прогон и прогон с суточной волной;
+  выбранный профиль виден в логах/манифесте.
+- [x] Runbook (из задачи 07) и документы запуска переведены на глаголы и
+  профили; старый способ через переменные упомянут как низкоуровневый.
+- [x] Существующие тесты генератора проходят; поведение по умолчанию
+  (CI-профиль) не изменилось.
+
+## Notes
+
+- Это интерфейсный слой над существующей механикой: генерацию, state и
+  антисмешивание не менять.
+- Вместе с глаголами не забыть команды экспорта/импорта из задачи 07 — они
+  уже в стиле глаголов, привести всё к одному стилю.
+
+## Blocked by
+
+- `07-startup-history-portable-artifact-and-usage-docs.md` — runbook и команды
+  экспорта/импорта появляются там; эта задача переводит их на единый стиль.

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/12-generator-control-dag.md

@@ -0,0 +1,169 @@
+Status: done
+
+# Airflow-DAG — пульт управления генератором
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+
+## Why
+
+Даже с runbook и глаголами управление генератором остаётся консольным. Идея
+(пользователь, 2026-06-14; приоритет поднят 2026-07-04): параметризованный DAG
+в Airflow как основной человеческий интерфейс стенда — форма в веб-UI, где
+выбираются операция, профиль, длительность. Плюсы: валидация настроек против
+манифеста ещё до запуска, наглядный статус, понятные ошибки.
+
+Учебный бонус: такой DAG сам по себе учебный материал — живой пример
+параметризованной оркестрации (тема урока 4), что ближе к цели курса, чем
+устройство генератора.
+
+## Решения (дооформление 2026-07-04)
+
+- **Без Docker-доступа из Airflow.** Docker socket в контейнеры Airflow не
+  прокидываем. Конечные операции — это обычный Python-код генератора, которому
+  нужны только настройки и Kafka; таски DAG выполняют его сами, в worker'е
+  Airflow. Урок из проекта `airflow-greenplum-solution` (пользователь): DAG
+  говорит с управляемой системой по сетевому протоколу, жизненный цикл
+  контейнеров — только хост/Makefile.
+- **Границы пульта.** `make up`, `make clean` (полный сброс) и старт/стоп
+  live-сервиса — консоль; операции `continue` в пульте нет намеренно.
+  Backfill и import работают только на чистом стенде (пустые топики данных);
+  грязный стенд лечится `make clean` с консоли — пульт при отказе прямо
+  подсказывает это.
+- **Генератор не автостартует.** Сейчас `make up` поднимает live-генератор
+  вместе со стендом (`docker-compose.yml`, `restart: unless-stopped`) — с
+  пультом это неверно: любой backfill был бы сразу отбит предпроверкой, а
+  выключить live из UI нельзя. Live становится явным действием
+  (`make generator-continue`); механизм — например, compose-профиль для
+  сервиса `generator`, выбрать при реализации и поправить make-цели.
+- **Три операции, а не четыре.** `backfill` | `import` | `check`. Отдельного
+  `export` нет: артефакт в коде пишется только по ходу backfill
+  (`StartupHistoryArtifactBuilder` внутри `_run_backfill`), «выгрузки задним
+  числом» не существует — поэтому у backfill есть поле `artifact_path`
+  («сохранить артефакт», пусто — не сохранять).
+- **Один DAG** с параметром «операция», а не несколько DAG по операциям.
+- **После backfill/import DAG сам запускает ETL** (`TriggerDagRunOperator` на
+  существующий ETL-DAG) и **дожидается его завершения** перед check:
+  `wait_for_completion` в Airflow 2.10.5 по умолчанию `False` (сверено по
+  Context7, ревью Codex 2026-07-04) — простой trigger запустил бы check
+  раньше конца ETL. Менти видит цепочку «мир → пайплайн → витрины».
+
+## What to build
+
+- **Код генератора доступен таскам Airflow.** Варианты: смонтировать
+  `generator/src` томом (как уже смонтирован `./sql`) и добавить в
+  `PYTHONPATH`, либо ставить пакет в `Dockerfile.airflow`. Монтировать нужно
+  во все Airflow-сервисы (scheduler, webserver, worker): список профилей в
+  форме читается из `PROFILES` при разборе DAG. Критерий выбора — правка
+  генератора не должна требовать лишних пересборок.
+- **Выравнивание зависимостей:** версии сейчас расходятся — kafka-python
+  2.0.5 у генератора против 2.0.6 в `airflow/requirements.txt`; привести к
+  одной. `prometheus-client` в образе Airflow нет — либо добавить, либо (лучше)
+  точка входа backfill не поднимает HTTP-сервер метрик (`service.py:65-66`
+  вызывается безусловно — понадобится небольшая склейка; это единственное
+  место, где честно появляется новый код, зафиксировать его в PR).
+- **DAG `generator_control`** в `airflow/dags/`: `schedule=None`,
+  `max_active_runs=1`, форма запуска на `Param`:
+  - `operation`: `backfill` | `import` | `check` (выпадающий список);
+  - `profile`: из `PROFILES` (`launch.py`), список брать динамически;
+  - `duration`: строка вида `6h`/`2d`, пусто — из профиля;
+  - переопределения мира для backfill (минимум скорость и seed) — через
+    механизм `overrides` в `build_launch_env`;
+  - `artifact_path`: для backfill — куда сохранить артефакт (пусто — не
+    сохранять), для import — что импортировать; дефолт в общем томе `./data`.
+- **Ветвление по операции** — `BranchPythonOperator`, в стиле существующих
+  DAG стенда.
+- **Каждая операция начинается с валидации, падение — до любых записей:**
+  - backfill и import: топики данных пусты (переиспользовать
+    `KafkaTopicInspector.assert_data_topics_empty`) **и STG-таблицы
+    ClickHouse пусты** — батч-ETL пересобирает ODS из всего STG
+    (`sql/ods/20_stg_to_ods.sql`), поэтому пустых топиков мало: старый мир в
+    STG смешался бы с новым. При отказе в логе — подсказка про `make clean`;
+  - import дополнительно: артефакт читается, манифест совместим с выбранными
+    настройками (готовые проверки `startup_history_artifact.py`), в лог —
+    перечень разошедшихся полей;
+  - вспомогательно: проверка «live не работает» по метрикам
+    `generator:9109` внутри сети compose (см. Notes об ограничениях).
+- **Тела операций — вызовы существующего кода:** `build_launch_env` + прогон
+  генерации до `T_end` (backfill), функции `startup_history_artifact`
+  (import), сверка контрольных чисел с манифестом (check). Источник манифеста
+  для check — compact-топик (он есть и после backfill, и после import);
+  артефакт — запасной вариант.
+- `retries=0` у содержательных тасков: оператор должен сразу видеть ошибку
+  (проверенный приём из greenplum-проекта).
+- **Документация:** в runbook `docs/runbooks/startup-history.md` — раздел
+  «Пульт в Airflow» как основной путь и явные границы пульта (что остаётся
+  консолью и почему, включая «continue в пульте нет намеренно»); тонкость
+  нестандартного мира: `make generator-continue` для мира с переопределёнными
+  настройками требует тех же настроек, громкий отказ подскажет разошедшиеся
+  поля. Ссылки из `docs/OPERATIONS.md` и `README.md`; правки compose и
+  Makefile описать в том же PR (правило репозитория).
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] После `make up` (генератор не автостартует) стартовую историю выбранного
+  профиля/длительности можно создать из веб-UI Airflow, не открывая консоль и
+  не выставляя переменных окружения; следом ETL запускается из той же цепочки
+  и `check` зелёный.
+- [x] Импорт артефакта из веб-UI: несовместимый артефакт отклоняется **до**
+  записи в топики, в логе таска — перечень разошедшихся полей.
+- [x] Backfill/import на непустом стенде отклоняются предпроверкой с
+  подсказкой про `make clean`; миры не смешиваются.
+- [x] Артефакт, сохранённый при backfill из веб-UI, пригоден для консольного
+  импорта (формат один и тот же), и наоборот.
+- [x] Операция check сверяет контрольные числа ClickHouse с манифестом и
+  падает при расхождении.
+- [x] Docker недоступен из контейнеров Airflow (socket не монтируется) — это
+  граница решения, а не упущение.
+- [x] Консольные глаголы работают как раньше; `scripts/*` и DAG сходятся в
+  одном `launch.py`, дублирования логики запуска нет.
+- [x] `make up` больше не запускает live; `make generator-continue` запускает
+  его явно; существующие сценарии (`generated-history-analytics`, CI) не
+  сломаны.
+- [x] Runbook и `docs/OPERATIONS.md` описывают пульт как основной путь и его
+  границы.
+- [x] DAG остаётся читаемым менти: витрина параметризованной оркестрации,
+  сложность живёт в коде генератора.
+
+## Notes
+
+- Перед реализацией сверить API формы (`Param`, enum, описания полей) и
+  `TriggerDagRunOperator` для Airflow 2.10 через MCP Context7 — правило
+  репозитория.
+- `Config` генератора читает env процесса при создании: в таске собирать
+  окружение через `build_launch_env` и применять к процессу таска (executor —
+  LocalExecutor, таск живёт в своём процессе). Не забыть `GEN_DATA_DIR`:
+  `build_launch_env` его не задаёт, дефолт `/data`, а в контейнерах Airflow
+  данные смонтированы в `/opt/airflow/data` — без явной установки `Config()`
+  упадёт, словари `*.jsonl` не найдутся.
+- Права на файлы: артефакт из worker'а пишется uid'ом Airflow (50000); в
+  контейнере генератора `./data` смонтирован **read-only**, консольные
+  скрипты монтируют каталог артефактов отдельно. Чтение работает везде,
+  перезапись чужого файла — не всегда; одну строку об этом — в runbook.
+- Проверка `generator:9109` — вспомогательная эвристика, не защита: ошибка
+  DNS означает «сервис не поднят» (не ошибку таска); при крашлупе после
+  громкого отказа порт мигает (HTTP-сервер стартует до валидации state);
+  эфемерные контейнеры `docker compose run` под этим именем не видны. Основная
+  защита от смешивания — пустота топиков данных.
+- Backfill — блокирующий таск на минуты; при `max_active_runs=1` для ручного
+  стенда это нормально.
+- Грабли greenplum-проекта, применимые здесь: DAG создаются на паузе — в
+  инструкции приёмки не забыть unpause перед trigger; автоматические прогоны
+  гонять через REST API, а не CLI внутри контейнера.
+- Возможное развитие (не в скоупе): операция «очистить данные» из пульта
+  (прецедент удаления/пересоздания топиков из DAG уже есть в
+  `airflow/dags/utils/kafka_helpers.py`) — сняла бы требование `make clean`
+  перед новым миром.
+- Артефакты `daily-wave`, сделанные до задачи 14, протухнут после неё
+  (антисмешивание отработает громко) — при пересечении работ это ожидаемо.
+- Рекомендуемый режим ревью по coordinator-loop: обычный — state и
+  сериализацию задача не трогает, код генератора переиспользуется как есть.
+
+## Зависимости (проверенные предпосылки)
+
+- `07-startup-history-portable-artifact-and-usage-docs.md` — сделана.
+- `11-generator-launch-verbs-and-profiles.md` — сделана.
+- Мягкая связь с `14-fast-teaching-profile.md`: быстрый профиль появится в
+  выпадашке сам, если список профилей брать из `PROFILES` динамически;
+  блокером не является.

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/13-backfill-top-up-from-snapshot.md

@@ -0,0 +1,208 @@
+Status: done
+
+# Глагол next-day: собрать следующий модельный день
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+
+## Why
+
+Рамка пересмотрена 2026-07-07 (обсуждение с пользователем). Было: «удлинить
+готовую историю» (2 суток -> 7) — этот мотив закрыл портативный артефакт
+(задача 07), приоритет был низкий. Стало: **режим кормления стенда порциями**.
+Ценность не в длине истории, а в дискретности подачи:
+
+- **Урок.** Менти триггерит «следующий день» -> в Kafka падает батч за новый
+  модельный день -> прогон `etl_pipeline` -> витрины и дашборды сдвинулись.
+  Полный цикл DWH виден за один шаг; повторяемо и управляемо, в отличие от
+  непрерывного live.
+- **Имитация жизни.** Тот же механизм по расписанию — стенд «живёт».
+  В этой задаче делаем глагол готовым к расписанию (идемпотентность,
+  громкие отказы), но само включение расписания — отдельная задача
+  (решение по скоупу 2026-07-12, см. «Решения по ревью постановки»).
+- Удлинение истории остаётся как частный случай (несколько next-day подряд).
+
+## Интерфейс
+
+Новый глагол `next-day` в существующем DAG `generator_control`
+(`airflow/dags/generator_control_dag.py`), не отдельный DAG: менти уже знает,
+где ручки генератора. Pause-check `etl_pipeline` переиспользуется
+(`generator_control_dag.py:153-164` — подтверждено ревью). Guard чистого
+стенда **не** переиспользуется — у next-day своя предпроверка границы
+(см. решение 3 ниже).
+
+## Развилка реализации — решена (пользователь, 2026-07-07)
+
+**Выбран вариант 2: генерация следующего дня от слепка `T_end`.**
+
+Обоснование. Диагноз задачи 20 показал, что генератор на стыке ничего не
+ломает — красный гейт был гонкой в самой проверке. Оба варианта одинаково
+требуют цепочку границ и расширение проверок, а вариант 1 сверх того требует
+новый режим среза в импорте («всё или ничего» сейчас). Вариант 2 не дороже,
+честнее (жизнь стенда не ограничена длиной артефакта) и переиспользует
+закалённый restore-механизм (задача 09: донор в state, громкие ошибки,
+детерминированная запасная ветка).
+
+Отклонено: вариант 1 (резать готовый артефакт на дневные порции) — не даёт
+неограниченной жизни и требует своей новой механики импорта.
+
+## Решения по ревью постановки (2026-07-12, два слепых ревью)
+
+Оба ревью (Codex и Claude, свежие сессии) вернули CHANGES_REQUIRED.
+Все находки внесены решениями ниже; полные индексы — в обменном каталоге
+сессии (в репо не хранятся).
+
+1. **next-day — новый ограниченный режим запуска, а не переиспользование
+   существующего глагола.** Сейчас `backfill` — свежая генерация от `T0`
+   с чистым завершением, `continue` — бесконечный live
+   (`generator/src/clickstream_generator/launch.py:96-128`,
+   `service.py:96-128`). next-day = восстановление мира из state
+   + генерация ровно одного дня с самозавершением + сдвиг манифеста.
+   Это основная работа задачи, «переиспользуется» только restore-механизм.
+2. **Один модельный день = ровно 24 часа, полуоткрытый диапазон
+   `[T_end, T_end + 24h)` в модельном времени (UTC).** Календарные сутки и
+   `GEN_MODEL_TIMEZONE` в границах не участвуют; литералы времени в
+   проверках — по образцу `clickhouse_datetime_literal` (урок задачи 20).
+3. **Предпроверка границы вместо guard'а чистого стенда.**
+   `assert_stand_clean` в DAG требует пустые Kafka и STG
+   (`airflow/dags/lib/airflow_control.py:99-109`) — next-day по построению
+   доливает в непустой стенд. Своя предпроверка: манифест существует,
+   state согласован с `T_end` манифеста, live-генератор остановлен.
+   Образец «непустого» режима — `assert_stand_clean.sh continue`
+   (в Python-версии guard'а такого режима нет — добавить именно для
+   next-day, `clean`-режим не менять).
+4. **Идемпотентность — через явный параметр.** У DAG-запуска next-day есть
+   необязательный параметр `expected_t_end`: если задан и не совпадает с
+   `T_end` манифеста — громкий отказ, в тексте обе границы (ожидаемая и
+   фактическая). Повторный триггер «того же дня» с прежним `expected_t_end`
+   после успешного прогона ловится этим же сравнением. Без параметра —
+   генерация от текущей границы (режим «жизни»); от двойного параллельного
+   запуска защищает `max_active_runs=1`.
+5. **Точка фиксации — публикация манифеста, автоотката нет.** Порядок
+   публикации дня: топики данных -> state -> манифест последним. Сбой до
+   манифеста оставляет «хвост» за границей — его ловит проверка цепочки
+   (непарные счётчики), восстановление — переимпорт артефакта
+   (задокументировать в OPERATIONS.md). Отклонено: инкрементальный откат
+   через `rollback_import_topics` — он удаляет топики целиком
+   (`startup_history_artifact.py:250-270`) и для доливки непригоден.
+6. **Цепочка границ живёт внутри единственной записи манифеста.**
+   Манифест остаётся одной записью compact-топика с ключом `default`
+   (`kafka_io.py:205-274`); добавляется необязательное поле `boundaries` —
+   накопительный список границ `[T0, d1, ..., T_end]`. Старый манифест без
+   поля читается как `[T0, T_end]`. Итоговые счётчики и контрольные суммы
+   остаются накопительными за всю историю. Формат артефакта меняется только
+   этим необязательным полем — без новой версии и без изменения импорта.
+7. **Проверка цепочки — новый батчевый режим, live-гейт не трогать.**
+   Текущий seam-гейт (`scripts/check_generated_analytics.sh:334-531`)
+   привязан к одной границе и живому генератору — литерально «расширить»
+   его нельзя. Новый режим (отдельная make-цель): по каждой границе из
+   `boundaries` — непарные счётчики и однородность per-event полей у
+   визитов, переживших границу (класс проверки задачи 09). Существующий
+   сценарий `make generated-history-runtime-check` остаётся зелёным как был.
+8. **Расписание — вне этой задачи.** `schedule=None` у DAG не меняется;
+   задача гарантирует только готовность глагола к расписанию (пункты 4–5).
+   Включение «жизни» по расписанию — отдельная задача-продолжение (в ней же
+   решить: как расписание задаёт `operation=next-day`, ведь параметр DAG по
+   умолчанию — `backfill`, и планового запуска с дефолтом быть не должно).
+9. **Исправлены ссылки:** запасная ветка рождения визита —
+   `generation.py:196-209` (строка 194 — основная ветка); донор
+   сериализуется в `runtime.py:178-226`.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] Глагол `next-day` в `generator_control`: батч ровно за
+  `[T_end, T_end + 24h)` от `T_end` манифеста; после прогона манифест
+  содержит новую границу в `boundaries` и новый `T_end`.
+- [x] Предпроверка границы: на пустом стенде (нет манифеста) next-day
+  громко падает; при работающем live-генераторе — громко падает;
+  `clean`-guard и существующие глаголы `backfill|import|check` не изменены.
+- [x] Идемпотентность: запуск с `expected_t_end`, не равным `T_end`
+  манифеста, — громкий отказ с обеими границами в тексте; повторный запуск
+  того же дня после успеха — тот же отказ, дублей и второго мира нет.
+- [x] Проверка цепочки (новая make-цель): проходит по всем границам из
+  `boundaries`; после N прогонов next-day в цепочке N новых границ;
+  непарные счётчики нулевые, per-event поля визитов через каждую границу
+  однородны (браузер, referer, utm).
+- [x] Учебный цикл целиком и повторяемо: next-day -> прогон `etl_pipeline`
+  -> в DM-витринах появились строки ровно за новый день (счётчики до/после,
+  прирост только в диапазоне нового дня); проверено на двух next-day подряд.
+- [x] Регрессий нет: тесты генератора и контракты корня зелёные
+  (`make test`), сценарий `make generated-history-runtime-check`
+  задачи 20 остаётся зелёным.
+- [x] Документация: OPERATIONS.md — глагол, предпроверка, поведение при
+  сбое до фиксации манифеста (восстановление переимпортом артефакта).
+
+## Границы (что не трогать)
+
+- Поведение существующих глаголов `backfill`, `import`, `check` и
+  `clean`-guard'а.
+- Формат артефакта — кроме необязательного поля `boundaries` (решение 6);
+  механику импорта не менять.
+- Live seam-гейт задачи 20 (`generated-history-runtime-check`) — не
+  редактировать, только прогонять как регрессию.
+
+## Blocked by
+
+- Нет. Последний блокер снят 2026-07-12: `20-flaky-runtime-seam-check.md`
+  закрыта, гейт стыка стабилен (3 подряд зелёных прогона, красный сценарий
+  ловится).
+- Исторические блокеры закрыты: `15-world-boundary-after-cross-review.md`
+  (граница миров) и `17-trusted-checks-startup-history-superset.md`
+  (доверенные проверки) — done.
+
+Исторический контекст: `09-seam-browser-fixture-not-preserved.md` — шов
+рождается при любом прохождении мира через сериализованный state (рестарт,
+сбой, доливка — один код восстановления); фикс 09 положил донора фактуры в
+state и закрыл тихие fallback'и. Прежняя редакция этой задачи называлась
+«Доливка стартовой истории кусочком от слепка». Проверенные 2026-07-07
+факты (import «всё или ничего», донор задачи 09) подтверждены обоими ревью
+2026-07-12 по коду ветки.
+
+## Решения по слепым ревью реализации (2026-07-12)
+
+### Полная перечитка Kafka и конечный срок хранения — отклонено в задаче 13
+
+Накопительные `visits` и `users` требуют точного объединения идентификаторов,
+а текущая контрольная сумма — SHA-256 последовательности событий. Из одних
+итоговых чисел и готовой контрольной суммы нельзя точно добавить новый день. Для
+инкрементального расчёта пришлось бы хранить множества идентификаторов и новое
+состояние hash в manifest. Это изменило бы формат артефакта сверх разрешённого
+поля `boundaries` и нарушило бы решение 6.
+
+Поэтому в задаче 13 остаётся точная пересборка по доступной истории Kafka.
+Её проверяет
+`test_next_day_publishes_24h_then_state_then_cumulative_manifest`: два дня,
+точные накопительные счётчики и суммы. Риск принят только для ручного учебного
+цикла. Ограничение по времени, памяти и сроку хранения записано в OPERATIONS.md.
+Задача про расписание из решения 8 до включения обязана выбрать бессрочное
+хранение data-топиков или новый согласованный формат накопительного состояния.
+
+### Device/geo min/max timestamps после пересборки — отклонено
+
+Эти два диапазона являются диагностическими полями статистики топика и не
+участвуют в `compare_clickhouse_stats_to_manifest`, проверке цепочки или
+критериях приёмки. Контракт задачи требует накопительные строки и контрольные
+суммы; они пересчитываются точно и проверяются тестом двух `next-day`.
+Выравнивание
+device/geo min/max с потактовым backfill потребовало бы сохранять связь каждой
+повторной строки с исходным browser-событием, которой в этих сообщениях нет.
+Менять формат ради неиспользуемых диагностических полей в задаче 13 не следует.
+
+### Нулевой стык — допустим с явным статусом
+
+Диагноз текущего стенда подтвердил естественный ночной провал, а не потерю
+визитов при восстановлении. На границе `2026-01-02T01:00:00+00:00` DDS и STG
+дали `crossing_visits=0`. За предыдущий час завершилось 27 визитов, за
+следующий началось 24. Последний визит закончился в `00:56:57.766327`, новый
+начался в `01:00:00`; пауза составила 183 секунды. State на границе содержал
+`active_visits=0`, поэтому restore не мог отбросить активный визит. Для
+контроля: на предыдущей границе state содержал один активный визит, и DDS/STG
+нашли один переходящий визит.
+
+Поэтому нулевой стык проходит с явным статусом «однородность неприменима».
+Пустая порция, хвост за последней границей и непарные строки по-прежнему дают
+отказ. Остаточный слепой участок принят: однородность нельзя проверить без
+переходящего визита. Restore закреплён тестом двух последовательных `next-day`
+и детерминизмом задачи 09, а live-гейт задачи 20 отдельно проверяет стык, где
+переходящий визит гарантирован сценарием.

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/14-fast-teaching-profile.md

@@ -0,0 +1,94 @@
+Status: done
+
+# Быстрый учебный профиль: суточная волна за минуты занятия
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+
+## Why
+
+Мир по умолчанию живёт со скоростью настенных часов (`speed=1`): чтобы
+наблюдать суточную волну вживую, стенд должен непрерывно работать сутки.
+Столько стенды включёнными не живут, и люди не вытерпят (пользователь,
+2026-07-04). Стартовая история закрывает только половину проблемы: она даёт
+закономерности **в статике**, но правый край графика ползёт 1:1 — на занятии
+live выглядит мёртвой картинкой.
+
+Решение пользователя (2026-07-04): учебному миру нужна скорость 60 — модельный
+час за настенную минуту, полная суточная волна проживается за ~24 минуты
+занятия.
+
+## What to build
+
+- Перевести профиль `daily-wave` (`launch.py`) на `GEN_MODEL_TIME_SPEED=60`
+  при `GEN_TICK_SECONDS=1`. Модельный тик остаётся прежним: 1 настенная
+  секунда × 60 = 60 модельных секунд, поэтому фактура потока (крупность пачек,
+  бюджет тика до 72 событий в пике: 60/мин × 1.2) не отличается от
+  сегодняшней, и колпак `GEN_MAX_EVENTS_PER_TICK` трогать не нужно.
+- Наивный вариант «speed=60 при тике 60 с» отвергнут при разборе
+  (2026-07-04): модельный тик стал бы часом; первые события всех визитов тика
+  получают один таймстемп — старт тика (`runtime.py:433`,
+  `generation.py:198`) — история слиплась бы в почасовые гребёнки, а пиковый
+  тик (4320 событий) упёрся бы в колпак 1000 и срезал бы верхушку волны.
+- **Оценить цену тика в 1 Гц.** Сейчас каждый live-тик пишет state в
+  compact-топик, запись в историю пачек и несколько INFO-строк
+  (`service.py:566, 584-585, 591-600`): на тике 1 с это 86 400 сохранений и
+  ~полмиллиона строк лога за настенные сутки против 1 440 сегодня. Пер-тиковые
+  INFO приглушить до DEBUG (или логировать раз в N тиков); частоту сохранения
+  state менять только с оглядкой на спеку — она входит в контракт
+  возобновления после сбоя.
+- Профиль `ci` не трогать: это дефолт CI, его мир и контрольные суммы должны
+  остаться прежними.
+- Обновить документы, где живут предположения о старом `daily-wave`:
+  runbook `docs/runbooks/startup-history.md` (таблица профилей; продолжение
+  мира — `PROFILE=daily-wave make generator-continue`; старые артефакты
+  профиля становятся несовместимыми — антисмешивание отработает громко, это
+  ожидаемо), `docs/OPERATIONS.md` (smoke-последовательность со `sleep 130` —
+  ожидание двух минутных тиков — на тике 1 с теряет смысл), `README.md`,
+  `generator/README.md`.
+- Спеку `docs/specs/2026-06-14-generator-model-time-and-startup-history.md`
+  дополнить: выбранная пара tick/speed и почему именно она.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] После backfill/импорта `daily-wave` и `PROFILE=daily-wave make
+  generator-continue` модельное время идёт ~в 60 раз быстрее настенного; на
+  дашборде суточная волна проживается за ~24 настенные минуты.
+- [x] Пиковые тики не упираются в `GEN_MAX_EVENTS_PER_TICK` — волна не
+  срезана.
+- [x] Стык «история → live» бесшовный: без дублей и дыр, антисмешивание
+  работает как раньше.
+- [x] Многочасовой live на тике 1 с не заливает журналы и compact-топики:
+  пер-тиковые INFO приглушены или их объём обоснован в PR; объём
+  state-записей (86 400/сутки) измерен и обоснован — либо частота сохранения
+  state осознанно изменена вместе с правкой спеки (контракт возобновления).
+- [x] Профиль `ci`, его контрольные суммы и поведение по умолчанию не
+  изменились; существующие тесты генератора проходят.
+- [x] Runbook, `docs/OPERATIONS.md`, README'и и спека обновлены.
+
+## Notes
+
+- Нагрузка по событиям: ~42–72 события в секунду (ночь–пик) — незаметно для
+  Kafka и ClickHouse; backfill не дорожает (число тиков на 2 суток то же, что
+  сейчас: модельный шаг тика не изменился).
+- Если генерация тика займёт больше 1 настенной секунды, тики пойдут реже и
+  фактическая скорость окажется чуть ниже 60 (`service.py:623-627`) — это
+  допустимо, точная скорость не обещается.
+- Несовместимость со старыми мирами ловится по-разному: импорт артефакта и
+  continue от стартовой истории сверяют полный набор настроек (включая
+  `tick_seconds` в манифесте), а обычный live-continue — только
+  seed/T0/timezone/speed (`service.py:213-230`); для этой правки хватает и
+  его — speed изменился.
+- Альтернатива «третий профиль fast-live» отвергнута: у медленного
+  `daily-wave` не остаётся сценария использования, а лишний профиль усложняет
+  выпадашку пульта (задача 12).
+- Рекомендуемый режим ревью по coordinator-loop: обычный (значения профиля и
+  логирование). Исключение: если по ходу решат менять частоту сохранения
+  state — это уже контракт возобновления, эскалировать в **гейт**.
+
+## Blocked by
+
+Нет: профили из задачи 11 сделаны. Мягкие связи: задача 12 (профиль появится
+в форме пульта автоматически) и задача 08 (артефакт курса рождается из этого
+профиля — эту задачу лучше сделать до него).

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/15-world-boundary-after-cross-review.md

@@ -0,0 +1,46 @@
+Status: done
+
+# Граница миров после кросс-ревью
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+
+## What to build
+
+Закрыть семейство находок кросс-линейного ревью про «смешение миров»: после
+обновления кода, сброса стенда или консольного запуска старое состояние и старый
+live-генератор не должны тихо писать события в новый мир данных.
+
+Источник: `.scratch/handoffs/20260705-0002-cross-review-generator-chain.md`,
+разделы `Issue 12/14` и `Issue 09`.
+
+Связанные старые issue: `09-seam-browser-fixture-not-preserved.md`,
+`12-generator-control-dag.md`, частично `14-fast-teaching-profile.md`.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] Известная старая версия state при `GEN_STATE_RESET=false` даёт громкий
+  отказ с понятным сообщением, а не тихий чистый старт поверх существующей
+  истории.
+- [x] Сброс и остановка стенда убирают ручной live-генератор из compose-профиля;
+  он не переживает `down`/`clean` и не воскресает после перезагрузки хоста.
+- [x] Консольные пути backfill/import/continue используют ту же идею
+  предпроверки чистого стенда, что Airflow-пульт, но реализованы способом,
+  пригодным для запуска с хоста.
+- [x] Документация объясняет миграционный случай: почему старый state может
+  теперь дать громкий отказ и что делать оператору или менти.
+- [x] Есть проверка, которая доказывает каждый из трёх путей смешения миров:
+  старая версия state, compose-профиль live-генератора, консольный запуск на
+  грязном стенде.
+
+## Blocked by
+
+Нет — можно начинать сразу.
+
+## Notes
+
+- Рекомендуемый режим `coordinator-loop`: гейт. Worker `high`, ревью задачи
+  `high`, ревью кода `high`.
+- Не чинить здесь ложнозелёные проверки и курс целиком: это отдельные задачи
+  17 и 18. Здесь только граница миров и доказательства именно этой границы.

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/16-fresh-stand-generator-control.md

@@ -0,0 +1,50 @@
+Status: done
+
+# Свежий стенд и Airflow-пульт без догадок
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+
+## What to build
+
+Сделать так, чтобы человек на свежем клоне мог пройти быстрый старт до
+`generator_control` без неявных шагов, сырых ошибок и зависаний Airflow.
+
+Источник: `.scratch/handoffs/20260705-0002-cross-review-generator-chain.md`,
+разделы `Issue 12/14` и `Issue 08`.
+
+Связанные старые issue: `12-generator-control-dag.md`,
+`14-fast-teaching-profile.md`.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] Quick start и курс явно называют `uv` и остальные обязательные
+  пререквизиты до первой команды, которая их требует.
+- [x] Быстрый старт на чистом стенде подготавливает DDL до проверок генератора;
+  отсутствие таблиц не падает сырым `UNKNOWN_TABLE`.
+- [x] После обновления репозитория Airflow получает новые зависимости и DAG-и
+  без ручных догадок: через пересборку, явную команду или ясно описанный шаг.
+- [x] `generator_control` не висит навсегда, если зависимый `etl_pipeline`
+  стоит на паузе: оператор получает понятный отказ или инструкцию до запуска
+  долгого ожидания.
+- [x] Решение по Airflow API, проверенное через Context7 для текущей версии,
+  зафиксировано в коде или документации кратко и рядом с местом выбора.
+- [x] Runbook предупреждает, что долгий простой `daily-wave` на скорости 60
+  создаёт большую дыру в модельном времени, и советует reset или повторный
+  импорт стартовой истории.
+
+## Blocked by
+
+- `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/15-world-boundary-after-cross-review.md`
+
+## Notes
+
+- Рекомендуемый режим `coordinator-loop`: обычный issue, worker `medium`, ревью
+  кода `high`. Если правка уйдёт в устройство DAG-зависимостей шире
+  предпроверки паузы, эскалировать до гейта.
+- Формальная зависимость от 15 нужна из-за общего участка предпроверки чистого
+  стенда: свежий стенд должен опираться на уже выбранный способ отказа и
+  диагностики грязного мира.
+- Не включать сюда учебные тексты уроков 00/01/05, кроме пререквизитов и
+  quick start: основной проход курса закрывает задача 18.

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/17-trusted-checks-startup-history-superset.md

@@ -0,0 +1,48 @@
+Status: done
+
+# Проверки startup-history и Superset без ложного зелёного
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+
+## What to build
+
+Сделать проверки доверенными: зелёный результат должен означать, что проверен
+фактический стык стартовой истории и живого продолжения, а Superset export
+соответствует ожидаемому контракту чарта.
+
+Источник: `.scratch/handoffs/20260705-0002-cross-review-generator-chain.md`,
+разделы `Issue 09`, `Issue 10` и `Issue 08`.
+
+Связанные старые issue: `09-seam-browser-fixture-not-preserved.md`,
+`10-dashboard-geo-map-readability.md`, частично `14-fast-teaching-profile.md`.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] Проверка startup-history берёт границу стыка из манифеста фактического
+  прогона, а не из значения окружения по умолчанию.
+- [x] ODS-часть проверки не проходит на пустом ODS: отсутствие строк считается
+  ошибкой проверки, а не успешным результатом.
+- [x] Профиль запуска доходит до проверки: сценарий с `daily-wave` проверяет
+  именно мир `daily-wave`, а не диапазон `ci`.
+- [x] Ожидание live-строк доказывает, что живое продолжение реально успело
+  записать данные; короткое ожидание не должно превращать проверку стыка в
+  пропущенную проверку.
+- [x] Тест Superset сравнивает полный существенный контракт `params` между
+  конфигурацией и export, а не только небольшой набор полей.
+- [x] Сортировка top countries задана явно по числу событий, чтобы порядок не
+  зависел от случайной формы ответа после pivot.
+- [x] Повторная синхронизация Superset не удаляет одноимённые чарты вне целевого
+  источника данных или dashboard; деструктивность sync задокументирована.
+
+## Blocked by
+
+Нет — можно начинать сразу.
+
+## Notes
+
+- Рекомендуемый режим `coordinator-loop`: обычный issue, worker `medium`,
+  ревью кода `high`.
+- Не смешивать с правками курса: задача 18 должна пользоваться уже доверенными
+  проверками, но текст уроков не является частью этой задачи.

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/18-course-clean-stand-startup-history.md

@@ -0,0 +1,50 @@
+Status: done
+
+# Курс проходит по startup-history на чистом стенде
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+
+## What to build
+
+Довести учебный путь до воспроизводимого прохода на чистом стенде: уроки должны
+работать с `startup-history`, не опираться на архивный сид и не обещать live-поток
+там, где он больше не запускается по умолчанию.
+
+Источник: `.scratch/handoffs/20260705-0002-cross-review-generator-chain.md`,
+раздел `Issue 08`.
+
+Связанные старые issue: `08-migrate-course-from-archive-seed.md`, частично
+`12-generator-control-dag.md` и `14-fast-teaching-profile.md`.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] Упражнение урока 01 с добавлением `kafka_msg_ts` воспроизводимо на стенде:
+  повторная заливка данных не сбрасывает схему, которую только что изменил
+  менти.
+- [x] Урок 00 объясняет служебные топики генератора настолько, чтобы список
+  топиков не выглядел как набор неожиданных артефактов.
+- [x] Уроки 00 и 05 не противоречат друг другу в описании видимости consumer lag;
+  утверждение проверено на текущем стенде.
+- [x] Урок мониторинга согласован с no-live default: либо явно запускает live,
+  либо не обещает, что алерт отсутствия сообщений будет тихим на здоровом
+  стенде без live.
+- [x] Операционная документация не ведёт учебный путь первым делом к архивному
+  `make data`; startup-history остаётся основным источником аналитики.
+- [x] Проход уроков 00, 01 и 05 на чистом стенде проверен командно или вынесен
+  в явный HITL-пункт с точной инструкцией, что должен подтвердить человек.
+
+## Blocked by
+
+- `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/15-world-boundary-after-cross-review.md`
+- `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/16-fresh-stand-generator-control.md`
+- `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/17-trusted-checks-startup-history-superset.md`
+
+## Notes
+
+- Рекомендуемый режим `coordinator-loop`: обычный issue, worker `medium`, ревью
+  кода и документов `high`.
+- Если по ходу окажется, что упражнение 01 требует нового поддержанного режима
+  перезаливки, не прятать это в тексте урока: оформить как явное решение и
+  покрыть проверкой.

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/19-test-and-lint-targets.md

@@ -0,0 +1,63 @@
+Status: done
+
+# Единые make test и make lint для коммит-гейта
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+
+## Why
+
+Во время coordinator-loop по задачам 15-18 координатор несколько раз упёрся в
+отсутствие общих целей `make test` и `make lint`. Из-за этого коммит-гейт
+собирался вручную из частных команд: `make generator-test`, `docker compose
+config --quiet`, `py_compile`, `bash -n`, `git diff --check` и отдельных
+стендовых проверок.
+
+Для учебного проекта это плохой пример: у менти и агента должен быть один
+понятный путь проверки, а не набор догадок.
+
+## What to build
+
+Добавить поддержанные цели `make test` и `make lint`, которые покрывают текущие
+реальные проверки репозитория и не печатают лишний подробный вывод по умолчанию.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] `make test` существует и запускает полный быстрый набор проверок, нужный
+  перед коммитом: тесты генератора, контрактные тесты верхнего уровня и
+  ключевые проверки конфигурации.
+- [x] `make lint` существует и запускает статические проверки, которые сейчас
+  выполняются вручную: синтаксис Python, `bash -n`, `docker compose config
+  --quiet`, `git diff --check` или обоснованно выбранный эквивалент.
+- [x] Цели используют `uv` там, где нужен Python вне Docker, и не зависят от
+  локального `pytest`, случайно установленного на хосте.
+- [x] Шумные команды не вываливают полный список тестов при успешном прогоне;
+  подробный вывод доступен через явный режим или отдельную команду.
+- [x] `docs/OPERATIONS.md` или `README.md` кратко объясняет, когда запускать
+  `make test`, `make lint` и какие более дорогие стендовые проверки остаются
+  отдельными.
+
+## Blocked by
+
+Нет — можно начинать сразу.
+
+## Notes
+
+- Не включать в `make test` долгие или разрушительные проверки вроде
+  `make generated-history-runtime-check` без явного решения: они чистят volumes
+  и управляют стендом.
+- Отдельно учесть проблему окружения coordinator-loop 2026-07-05: локальный
+  `uv run ... pytest` падал до запуска тестов из-за `snap-confine`, поэтому
+  цель должна либо идти через устойчивый Docker-путь, либо явно диагностировать
+  такую ошибку.
+- По ревью Claude дополнительно подключены корневые контрактные тесты, усилены
+  ключевые проверки поведения `CHECK_LIVE_SEAM`/профиля/DM-витрин, а также
+  закрыты подтверждённые обходы через `generator-reset` и безверсионный state.
+
+## Проверка
+
+- `make contract-test` — 16 passed.
+- `make generator-test` — 190 passed.
+- `make lint` — passed.
+- `make test` — 190 generator tests, 16 contract tests, compose config passed.

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/20-flaky-runtime-seam-check.md

@@ -0,0 +1,158 @@
+Status: done
+
+# Runtime-проверка стыка нестабильна: фактура меняется через раз
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+
+## Что нашли
+
+Два подряд прогона `make generated-history-runtime-check` на одном и том же
+стенде (2026-07-07, проверка пути менти) дали разный результат:
+
+- Прогон 1 (20:18–20:20): **красный** —
+  `Ошибка: per-event фактура меняется на стыке: 8/19`
+  (у 8 из 19 визитов, переживших границу backfill->live, поменялась
+  per-event фактура). При этом `duplicate_events=0`, events=2776.
+- Прогон 2 (21:5x, та же команда, без изменений кода): **зелёный** —
+  «runtime-проверка startup-history/live seam прошла», конфликтов 0,
+  events=2815.
+
+Конфигурация проверки: `GEN_LAUNCH_PROFILE=daily-wave`,
+`GEN_HISTORY_DURATION=1h`, `GEN_MODEL_T_END=2026-01-01T01:00:00+00:00`
+(зашита в `scripts/run_generated_history_runtime_check.sh`).
+
+## Почему это важно
+
+- Это гейт, которому мы доверяем стык backfill->live (задача 17); флаки-гейт
+  ничего не гарантирует: красный пугает зря, зелёный ничего не доказывает.
+- Смена фактуры на стыке — класс дефекта задачи 09, который считается
+  закрытым (донор фактуры сохранён в state, тихие fallback'и заменены на
+  ошибки). Либо фикс неполон, либо есть второй источник расхождения.
+- Задача 13 (глагол next-day) навешивает на этот же механизм цепочку границ —
+  ей нужен доверенный, стабильный гейт.
+
+## Диагноз (Codex, 2026-07-07; ключевой факт перепроверен координатором)
+
+**Корень: гонка остановки live-генератора, а не смена фактуры.** Цепочка:
+`run_generated_history_runtime_check.sh` останавливает live сразу после первых
+новых STG-строк -> генератор публикует batch по четырём топикам
+последовательно, без атомарности -> `docker compose stop generator` может
+оборвать процесс между топиками -> часть browser-событий остаётся без парных
+location/device/geo -> DDS строит `dds.event` через `LEFT JOIN location`,
+и такие строки получают `NULL` в referer/utm -> seam-SQL считает это «сменой
+фактуры внутри click_id».
+
+Эмпирика: в красном прогоне `browser_raw=2776`, но `location_raw=2736` —
+40 live-событий без пары; в зелёном `browser_raw=location_raw=2815`, поэтому
+проверка прошла (хотя device/geo и там отстали: 2781).
+
+Судьба гипотез:
+
+1. Запасная ветка рождения — **опровергнута**: ветка уже хранит донора
+   (`generation.py:196-209`, комментарий «Запасная ветка тоже восстановима»)
+   и громко падает на неполных locations. Перепроверено координатором по коду.
+2. Недетерминизм live — **подтверждена частично**: решает не сид, а настенный
+   момент остановки процесса и какие топики успели дописаться.
+3. Проверочный SQL — **опровергнута в формулировке**: поля не «легитимно
+   различаются», SQL маскирует пропущенный location под «смену фактуры».
+
+Уточнение механизма обрыва (адверсарное ревью постановки, 2026-07-12;
+перепроверено координатором по коду):
+
+- Генератор не обрабатывает SIGTERM: ловится только `KeyboardInterrupt`
+  (`service.py:175`), а `docker compose stop` шлёт именно SIGTERM. В compose
+  у сервиса generator нет `init:`/`stop_signal:`, python работает PID 1 —
+  SIGTERM игнорируется, и через grace-период прилетает SIGKILL: жёсткий
+  обрыв посреди batch, без `finally` и без flush.
+- Почему отставание device/geo не валит гейт, а location валит: device/geo
+  привязаны к `click_id` (одно значение на визит) — при пропуске весь визит
+  однородно NULL, массив уникальных значений длины 1, проверка проходит;
+  location привязан к `event_id` — частичный пропуск даёт смешанный массив
+  (реальное значение + NULL) и «смену фактуры». Догонять device/geo фикс
+  не обязан — важна граница batch.
+
+## Направление фикса (развилка решена после ревью постановки 2026-07-12)
+
+1. **Основное: корректная обработка SIGTERM в генераторе.** Минимальный
+   хендлер: по SIGTERM выставить `_running = False`, дать текущему tick'у
+   дописаться (все четыре топика + flush + запись batch history), затем
+   штатный `finally`/`stop()`. Runtime-check после `docker compose stop`
+   дожидается фактического завершения контейнера. Так генератор завершается
+   только на границе batch — гонка снята по построению, а не вероятностно.
+   - **Отклонено: «ожидание записи `generator_batch_history` перед stop»
+     как самостоятельный фикс** — запись history подтверждает только
+     ПРОШЕДШИЙ batch (`service.py:586-603`, пишется после цикла публикации);
+     следующий batch к моменту stop уже может быть в полёте, и SIGKILL
+     оборвёт его так же. Довод — ревью постановки, перепроверен по коду.
+   - Bounded live mode (генератор сам останавливается по лимиту) — более
+     тяжёлая альтернатива; в скоуп не входит, возвращаться к ней только
+     если SIGTERM-хендлера окажется недостаточно (с доводом в задаче).
+2. **Дополнительно:** precheck в seam-check на непарные
+   browser/location/device/geo live-строки — чтобы ошибка называла реальную
+   причину, а не «фактура поменялась». Precheck не подменяет основную
+   проверку: настоящая смена фактуры внутри `click_id` обязана падать
+   как и раньше.
+3. **Отклонены любые вероятностные смягчения**, а не только «увеличить
+   sleep»: settle-sleep перед прогоном, рост `WAIT_LIVE_ROWS`/`LIVE_SECONDS`,
+   сужение окна `GEN_LIVE_CHECK_MINUTES` и прочие способы снизить
+   вероятность — гонку они не убирают и фиксом не считаются.
+
+## Принятый остаточный риск (решение координатора, 2026-07-12)
+
+Ревью отметило: `stop_grace_period: 1m` не ограничивает публикацию по
+времени — при зависании Kafka дольше минуты SIGKILL всё ещё оборвёт batch.
+Риск принят: штатный тик публикуется за секунды (минута — многократный
+запас), а ограничивать публикацию таймером значило бы рвать batch уже по
+построению. Ключевое отличие от исходного флаки: такой обрыв больше не
+маскируется под «смену фактуры» — precheck непарных строк назовёт его
+явно, гейт упадёт громко и честно.
+
+## Acceptance criteria
+
+- [x] Причина расхождения 8/19 найдена и названа (код, не догадка) —
+  см. «Диагноз» выше.
+- [x] Генератор корректно завершается по SIGTERM: текущий batch дописывается
+  во все четыре топика целиком (flush + запись history), потом процесс
+  выходит; runtime-check дожидается фактической остановки контейнера
+  (направление фикса, пункт 1). Плюс `stop_grace_period: 1m` в compose.
+- [x] Seam-check различает «непарные live-строки» и «смена фактуры»:
+  precheck называет реальную причину (пункт 2).
+- [x] Красный сценарий по-прежнему ловится: контролируемое искажение
+  `referer_url` у события пересекающего визита в `dds.event` уронило гейт
+  с прежним сообщением «per-event фактура меняется на стыке: 18/19» при
+  нулевых счётчиках непарных строк (стендовая приёмка 2026-07-12).
+- [x] Стабильность обоснована структурно (SIGTERM ставит флаг, тик
+  дописывает все четыре топика + flush + history и выходит на границе
+  batch — тест `test_sigterm_during_publish_finishes_current_batch`);
+  дымовая проверка поверх довода: 3 подряд зелёных
+  `make generated-history-runtime-check` (2026-07-12, прогоны 19:25,
+  19:28, 19:30).
+
+## Находки стендовой приёмки (2026-07-12, исправлены в этой же задаче)
+
+Ревью по чтению кода их поймать не могло — вскрылись только прогонами:
+
+1. **Гейт жил на побочном эффекте бага.** Пересекающие визиты для проверки
+   стыка появлялись только потому, что генератор игнорировал SIGTERM и
+   дописывал ~10 секунд данных до SIGKILL. После фикса live-хвост стал
+   коротким и пересекающих визитов могло не быть вовсе. Фикс: шаг 6
+   runtime-check ждёт не «любую новую STG-строку», а появления
+   пересекающего визита в STG (детерминированное предусловие проверки,
+   то же окно, что у seam-SQL).
+2. **Часовой пояс в STG-запросах.** Сырые `event_timestamp` наивные и
+   означают UTC, сервер ClickHouse — Europe/Moscow: сравнение с границей,
+   заданной с `+00:00`, уезжало на 3 часа, precheck был зелёным вакуумно
+   (не видел ни одной live-строки). Фикс: явный `'UTC'` в
+   `parseDateTime64BestEffort*` с обеих сторон сравнения (4 места),
+   закреплено контрактными тестами.
+
+## Blocked by
+
+- Нет. Диагноз можно начинать сразу; стенд воспроизводит через раз.
+
+Связано: `09-seam-browser-fixture-not-preserved.md` (класс дефекта и решение
+про донора), `13-backfill-top-up-from-snapshot.md` (нуждается в доверенном
+гейте на цепочке границ), `17-trusted-checks-startup-history-superset.md`
+(появление этого гейта).

.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/21-merge-prep-gitignore-nullable-params.md

@@ -0,0 +1,73 @@
+Status: done
+
+# Подготовка ветки к слиянию: .gitignore для артефактов и необязательные поля формы
+
+## Parent
+
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md` — закрывающая
+гигиена перед слиянием `feature/data-generator` в `main`. Находка F1 — из
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/hitl-findings.md`.
+
+## Что не так
+
+1. **Побочные артефакты backfill не покрыты `.gitignore`.** После HITL в
+   `data/` лежит `ci_backfill.json` (49 МБ) — риск случайного коммита.
+   Сиды проекта в `data/` — это `*.jsonl`, они под git и должны остаться.
+2. **F1 (BUG):** в форме `generator_control` (Trigger DAG w/ config) все
+   пять необязательных полей (`duration`, `seed`, `model_time_speed`,
+   `artifact_path`, `expected_t_end`) показаны обязательными: красная `*`,
+   браузер не даёт отправить форму с пустым полем. Канонический запуск
+   «выбрать профиль, остальное пусто» через UI невозможен.
+
+## Причина F1 (проверено)
+
+В `airflow/dags/generator_control_dag.py:230-265` эти `Param(...)`
+объявлены с `type="string"`. Шаблон формы Airflow вешает `*` и HTML-атрибут
+`required` на каждое поле, у которого в `type` нет `"null"`.
+
+Проверено по Context7 (`/apache/airflow/2.10.5`, 2026-07-19): идиома
+необязательного строкового параметра — `Param(None, type=["null", "string"])`;
+поле с `"null"` в `type` форма не помечает обязательным.
+
+Чтение параметров в DAG уже терпимо к `None`: везде
+`str(_param(...) or "").strip()` (строки 71-161), поэтому смена пустого
+значения с `""` на `None` ничего не ломает — но это надо перепроверить
+глазами по каждому месту чтения.
+
+## Что сделать
+
+- [x] В `.gitignore` добавить правило `data/*.json` (раздел «Тестовые
+      данные и артефакты») с комментарием: артефакты генератора; сиды
+      `data/*.jsonl` остаются под git.
+- [x] Пять необязательных `Param` в `airflow/dags/generator_control_dag.py`
+      перевести на `Param(None, type=["null", "string"])`. Обязательные
+      (`operation`, `profile`) не трогать. У изменённых Param коротким
+      комментарием зафиксировать: `"null"` в type = необязательное поле
+      формы (проверено по Context7, Airflow 2.10.5).
+- [x] Убедиться, что каждое место чтения этих параметров в DAG переживает
+      `None` (сегодня везде `or ""` — сверить полный список).
+- [x] В `generator/tests/test_generator_control_dag_contract.py` дополнить
+      контракт: у пяти необязательных Param в объявлении есть `"null"`,
+      у `operation`/`profile` — нет.
+- [x] `docs/OPERATIONS.md`: сверить описание формы `generator_control`;
+      если там есть обход «заполняйте все поля» — убрать, поведение
+      «пусто = из профиля» оставить как есть.
+- [x] Дешёвые проверки зелёные: `make test` и `make lint` (нужен docker;
+      если в песочнице исполнителя недоступен — явно сказать в отчёте,
+      прогонит оркестратор).
+
+## Границы
+
+- Логику генератора (`generator/src/`) не менять.
+- Профили и их состав не трогать (это отдельная задача редизайна).
+- Форму DAG не перестраивать (отдельный DAG `next-day` — тоже отдельная
+  задача, F3).
+- `data/ci_backfill.json` не удалять и не коммитить.
+- Коммиты не делать.
+
+## Сначала прочитать
+
+1. Этот файл.
+2. `.scratch/generator-model-time-startup-history/hitl-findings.md` — F1.
+3. `airflow/dags/generator_control_dag.py` — объявления и чтение Param.
+4. `generator/tests/test_generator_control_dag_contract.py`.

.scratch/handoffs/2026-06-10-generator-spec-to-codex.md

@@ -0,0 +1,65 @@
+# Handoff: спеки генератора готовы — передача на детальный план и реализацию
+
+Дата: 2026-06-10
+Ветка: `feature/data-generator`
+Жанр: одноразовые леса́ (ADR-0003) — durable-рассуждение в спеках/ADR/CONTEXT, не здесь.
+
+> Место: `.scratch/handoffs/` по [ADR-0003](../../docs/adr/0003-handoffs-in-scratch.md)
+> (перекрывает generic-дефолт скилла «temp dir»: мультимашинность + worktrees).
+> Предыдущий handoff (2026-06-09-generator-rework.md) отработал и удалён.
+
+## Где остановились
+
+Дизайн-этап переработки генератора **завершён**. Спека математической модели
+написана, прошла **два** адверсариальных ревью свежими агентами (второе ревью
+ловило ошибки правок первого — практика себя оправдала), все находки закрыты,
+ключевые цифры перепроверены замерами по полному сиду. Кода по-прежнему
+не трогали.
+
+Разделение ролей (см. память проекта): дизайн/спеки — Fable, **детальный план
+и реализация — Codex 5.5**. Следующая сессия — скорее всего, подготовка задачи
+для Кодекса или сама реализация.
+
+## Документы (источники истины, не пересказываю)
+
+- **Мат-модель (главный документ для исполнителя):**
+  `docs/specs/2026-06-10-generator-math-model.md` — марковская цепочка по
+  страницам, формула «популяция ↔ интенсивность ↔ пауза», кулдаун, правило
+  30 минут на рестарт, критерии приёмки.
+- **Форма доработки:** `docs/specs/2026-06-09-generator-rework-hierarchical.md`
+  (Open questions закрыты ссылкой на мат-спеку).
+- **Почему генератор, а не реплей:** `docs/adr/0004-steady-stream-synthetic-generator.md`.
+- **Профиль сид-датасета (опора калибровки):** `CONTEXT.md`, раздел
+  «Профиль сид-датасета» — измерено по полным файлам 2026-06-10.
+- **Диагноз дефекта старого кода:** `generator/KNOWN_ISSUES.md`.
+
+## Ловушки (одной строкой; детали — в спеках)
+
+- Ранний «факт» **«1..7 событий на визит» был неверен** (срез файла); реально
+  1..27, медиана 10. Если встретишь «1..7» где-то ещё в доках/коде — это
+  остатки ошибки, чинить по профилю сида.
+- **Формула паузы в мат-спеке обязательна** при смене λ/популяции; кулдаун в
+  неё не прибавляется (уже учтён балансом). Вторая ревизия исправляла именно
+  двойной счёт — не откатить случайно.
+- **device/geo публикуются на каждое событие** (как в сиде) — это контракт с
+  ETL, не деталь.
+- `event_timestamp` событий — **запланированное** время, не момент отправки
+  тика (иначе метки прилипают к сетке тиков).
+- Модель интенсивности (`_calculate_events_count`) сохраняем; дефолт
+  `GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN` меняется 200 → 30.
+
+## Следующий шаг
+
+Передать пару спек Кодексу: детальный план реализации → код. Уровень спек
+сознательно «решения и инварианты, без алгоритмов» — конкретику исполнитель
+достраивает сам. Возможная подготовка: оформить задачу в `.scratch/<feature>/`
+по `docs/agents/issue-tracker.md` (скилл `to-issues`, если план дробить).
+
+## Suggested skills (для следующей сессии)
+
+- **`to-issues`** — если решим дробить реализацию на задачи в локальном трекере.
+- **`tdd`** — для этапа реализации (pytest-набор `generator/tests/` существует,
+  но писался под старую модель — пересмотр под новую неизбежен).
+- **`adversarial-review`** / **`code-review`** — ревью реализации против
+  мат-спеки перед вливанием.
+- **`conventional-commits`** — коммиты по правилам репозитория.

.scratch/handoffs/2026-06-11-generator-issues-ready.md

@@ -0,0 +1,66 @@
+# Handoff: генератор разбит на AFK-задачи
+
+Дата: 2026-06-11
+Ветка: `feature/data-generator`
+Жанр: одноразовые леса по [ADR-0003](../../docs/adr/0003-handoffs-in-scratch.md).
+
+## Где остановились
+
+После обсуждения с пользователем дизайн переработки steady-stream генератора
+переведён из больших спек в локальные задачи для агентов. Код генератора не
+меняли.
+
+Создан каталог задач:
+
+- `.scratch/feature-data-generator/issues/01-minimal-connected-visit.md`
+- `.scratch/feature-data-generator/issues/02-visit-page-path-and-monotonic-time.md`
+- `.scratch/feature-data-generator/issues/03-tick-stream-with-active-visits.md`
+- `.scratch/feature-data-generator/issues/04-user-population-and-returns.md`
+- `.scratch/feature-data-generator/issues/05-intensity-and-flow-calibration.md`
+- `.scratch/feature-data-generator/issues/06-state-v2-and-restart.md`
+- `.scratch/feature-data-generator/issues/07-service-integration-and-docs.md`
+
+Все задачи имеют `Status: ready-for-agent`. Разрез сделан как последовательные
+вертикальные срезы, а не как слои архитектуры. Решение пользователя: идти по
+этому варианту.
+
+## Важный контекст
+
+- Старый генератор считаем слабым прототипом, а не ценным кодом для сохранения.
+  Сохранять надо внешние контракты, если они полезны: топики Kafka, формат
+  сообщений для текущего ETL, команды запуска, метрики, идею compact-топика
+  состояния.
+- Отдельную задачу "зафиксировать внешний контракт" не создавали: контракт
+  встроен в первый и последний срезы.
+- Детали модели не дублировать отсюда. Источники истины:
+  - `docs/specs/2026-06-10-generator-math-model.md`
+  - `docs/specs/2026-06-09-generator-rework-hierarchical.md`
+  - `docs/adr/0004-steady-stream-synthetic-generator.md`
+  - `CONTEXT.md`
+  - `generator/KNOWN_ISSUES.md`
+- Предыдущий handoff `.scratch/handoffs/2026-06-10-generator-spec-to-codex.md`
+  остаётся полезным как предыстория спек.
+
+## Следующий шаг
+
+Начать с задачи 01 через TDD:
+
+1. написать один красный тест на публичное поведение "минимальный связанный
+   визит";
+2. реализовать минимальное новое генеративное ядро без Kafka;
+3. не тащить старую плоскую модель `generate_batch()`;
+4. после зелёного теста переходить к следующему поведению, не писать все тесты
+   заранее.
+
+Пример запуска задачи:
+
+```text
+/goal Реализовать .scratch/feature-data-generator/issues/01-minimal-connected-visit.md с использованием /tdd. Соблюдать цикл: один тест на наблюдаемое поведение → минимальная реализация → зелёный тест → остановиться и отчитаться. Не писать все тесты заранее, не реализовывать задачи 02-07.
+```
+
+## Suggested skills
+
+- `tdd` — для реализации каждой задачи короткими циклами red-green-refactor.
+- `adversarial-review` или `claude-team-review` — после реализации нескольких
+  срезов, чтобы сверить код с мат-спекой.
+- `conventional-commits` — при фиксации следующих изменений.

.scratch/handoffs/2026-06-11-generator-time-adr-and-pending-review.md

@@ -0,0 +1,86 @@
+# Handoff: ADR про модельное время генератора + отложенное ревью петли
+
+Дата: 2026-06-11
+Ветка: `feature/data-generator`
+Жанр: одноразовый handoff по [ADR-0003](../../docs/adr/0003-handoffs-in-scratch.md).
+
+## Зачем этот handoff
+
+Сессия с Fable шла в стиле brainstorm-with-docs про **модельное время
+генератора**. Параллельно идёт эксперимент: автономная петля субагентов Кодекс
+(координатор + worker + reviewer) доделывает срез генератора (задачи 06→07).
+Эти две линии **намеренно разделены** — пересмотр времени не правит то, что петля
+строит на реал-тайм-модели. Handoff фиксирует, что уже сделано и что осталось,
+чтобы не потерять контекст в новой сессии.
+
+## Что сделано в этой сессии (durable, не дублирую — см. файлы)
+
+- Создан **[ADR-0005](../../docs/adr/0005-generator-model-clock.md)** «Модельные
+  часы генератора, отвязанные от настенного времени». Все решения там; кратко:
+  модельное время расцеплено с `now()`; режимы (живой ×1 / ускоренный ×K /
+  заливка `K → ∞`) — драйверы поверх одного шва; живой стенд масштабируется ×K
+  (дефолт ×1); правило 30 минут переопределяется в **модельном** времени с
+  параметрическим origin возобновления; «стартовая история стенда»
+  (сгенерированное прошлое + заморозка state v2) — **будущее направление, ещё не
+  строим**.
+- Правки **[`CONTEXT.md`](../../CONTEXT.md)** (глоссарий): разведены три значения
+  слова «сид» (`GEN_SEED` / статический сид / стартовая история стенда) и добавлен
+  термин «модельное время и масштаб ×K».
+
+**Эти изменения (ADR-0005 + CONTEXT.md) ещё НЕ закоммичены.** Их коммит — выход
+брейншторма пользователя, его нельзя мешать с коммитами кода от петли (06/07).
+Отдельный docs-коммит.
+
+## Открытые線 для следующей сессии
+
+### 1. Отложенное ревью результата автономной петли (приоритет)
+
+Делать **после** того, как петля закоммитит задачу 07. Это read-only ревью.
+Измерительный лист — в памяти проекта
+`memory/ralph-loop-experiment-generator.md`. Главное:
+
+- **A (главный индикатор эксперимента):** ссылочная целостность при
+  `restore_state`. `_validate_v2_payload` проверяет только форму, не ссылки.
+  Структурно-валидный state v2 с висячей ссылкой визит→пользователь
+  (`generator/src/clickstream_generator/runtime.py:283`) или пользователь→словарь
+  (`runtime.py:253/255`) проходит `from_dict_safe` и роняет `restore_state` без
+  обёртки try→fresh. Прогноз: петля это **пропустит** (слепые зоны внутри одной
+  линии Кодекс скоррелированы). Проверить гипотезу локально структурой с висячей
+  ссылкой (как пользователь проверял оценку снимка 4.7 MB и падение на битой
+  вложенности).
+- **B/D (проверено OK ранее):** кулдауны по меткам, не тикам (`runtime.py:104`);
+  детерминизм компактного снимка (`_stable_event_id`, restore не жжёт ГПСЧ).
+  Подтвердить, что 06→07 их не сломали.
+- **C (риск, вне скоупа 06):** всплеск досылки созревших событий с прошлыми
+  метками на первом тике после рестарта — всплыл ли хоть как риск в саморевью.
+- Верхнеуровневое для 07: границы задачи, честность отметок acceptance, не
+  смешаны ли 06/07, `git status`.
+
+Цель ревью двойная: (1) корректность 06/07; (2) мета-вывод — **какой класс
+дефектов автономная петля систематически не видит без внешнего взгляда другой
+модели**.
+
+### 2. Реконсиляция мат-спеки с ADR-0005
+
+После ревью петли. Разделы «Персистентность» и «Воспроизводимость» в
+`docs/specs/2026-06-10-generator-math-model.md` написаны от настенных часов;
+привести в соответствие с ADR-0005 (модельное время, правило 30 минут в
+модельном времени). Не делать сейчас — файл смежен с тем, что петля трогала.
+
+## Фон (память проекта, не дублирую)
+
+- `memory/ralph-loop-experiment-generator.md` — схема Ральф-цикла + измерительный
+  лист.
+- `memory/generator-full-rework.md`, `memory/fable-design-codex-implementation.md`
+  — направление переработки генератора и разделение ролей Fable(дизайн)/Codex(код).
+- `.scratch/handoffs/2026-06-11-subagent-coordinator-experiment.md` — детальная
+  схема эксперимента с координатором и наблюдения по циклам 05/06.
+
+## Suggested skills
+
+- `conventional-commits` — для отдельного docs-коммита ADR-0005 + `CONTEXT.md`
+  (не мешать с кодом петли).
+- `brainstorm-with-docs` — когда вернёмся к реконсиляции спеки или к проектированию
+  «стартовой истории стенда» (будущее направление из ADR-0005).
+- `handoff` — после ревью петли зафиксировать рефлексию эксперимента (что петля
+  поймала/пропустила, особенно по находке A).

.scratch/handoffs/2026-06-11-subagent-coordinator-experiment.md

@@ -0,0 +1,242 @@
+# Handoff: эксперимент с координатором субагентов
+
+Дата: 2026-06-11
+Ветка: `feature/data-generator`
+Жанр: одноразовый handoff по [ADR-0003](../../docs/adr/0003-handoffs-in-scratch.md).
+
+## Зачем нужен этот handoff
+
+Пользователь хочет провести эксперимент: не реализовывать следующие задачи
+самому верхнеуровневому агенту, а использовать его как координатора цепочки
+субагентов. После эксперимента планируется отдельно отрефлексировать, что
+сработало, что не сработало и стоит ли закреплять такой процесс.
+
+Этот документ фиксирует текущее понимание процесса перед запуском, чтобы не
+потерять договорённости в новой сессии.
+
+## Текущий рабочий контекст
+
+Активная линия работы — переработка steady-stream генератора кликстрима.
+Задачи лежат в `.scratch/feature-data-generator/issues/`.
+
+Уже выполнены и ожидают человеческой приёмки:
+
+- `01-minimal-connected-visit.md`
+- `02-visit-page-path-and-monotonic-time.md`
+- `02-5-generator-service-cleanup.md`
+- `03-tick-stream-with-active-visits.md`
+- `04-user-population-and-returns.md`
+
+Оставшаяся последовательность:
+
+1. `05-intensity-and-flow-calibration.md`
+2. `06-state-v2-and-restart.md`
+3. `07-service-integration-and-docs.md`
+
+Задачи зависимы и, вероятно, меняют близкие файлы генератора, поэтому запускать
+их надо строго последовательно, не параллельно.
+
+В рабочем дереве на момент обсуждения была незакоммиченная правка только в
+`.scratch/feature-data-generator/issues/06-state-v2-and-restart.md`: добавлен
+комментарий, что задачу 06 нельзя начинать до завершения предыдущих срезов,
+особенно задачи 05.
+
+## Договорённая схема эксперимента
+
+Верхнеуровневый агент не включает для себя `/goal`. Его роль — координатор и
+gatekeeper, а не непосредственный исполнитель.
+
+Для каждой задачи:
+
+1. Координатор запускает нового worker-субагента на ровно один issue.
+2. Задание субагенту формулируется в стиле `/goal`:
+   - реализовать конкретный файл задачи;
+   - работать по методике `/tdd`;
+   - не реализовывать следующие задачи;
+   - не коммитить;
+   - не откатывать чужие изменения;
+   - в конце отчитаться по изменённым файлам, тестам, проверкам и рискам.
+3. После реализации тот же субагент делает саморевью в отдельной роли:
+   - остановиться;
+   - проверить результат против acceptance criteria, спеки и тестов;
+   - искать ошибки, лишний объём, хрупкость и нарушение учебной читаемости;
+   - сначала выдать находки с важностью, не исправляя их сразу.
+4. Координатор решает, какие замечания достаточно важные.
+5. Тот же субагент исправляет только одобренные важные замечания.
+6. Координатор проверяет верхнеуровневые вещи:
+   - границы задачи;
+   - список изменённых файлов;
+   - честность отметок acceptance criteria;
+   - тесты;
+   - `git status`;
+   - отсутствие смешивания нескольких задач.
+7. Коммит делает координатор, не субагент.
+8. Координатор закрывает агента и переходит к следующему issue новым
+   worker-субагентом.
+
+Для сложных переходов, особенно после задачи 05 перед задачей 06, можно добавить
+отдельного reviewer-субагента. Это не обязательный шаг на каждую задачу, а
+контрольная мера, если есть риск, что саморевью исполнителя недостаточно.
+
+## Роль координатора
+
+Координатор не должен пытаться заново глубоко реализовывать или полностью
+повторять работу субагента. Его польза — в управлении процессом:
+
+- держать порядок задач;
+- ограничивать область изменений;
+- читать отчёты и принимать решения;
+- запускать исправления только по существенным замечаниям;
+- делать финальный обзор diff на уровне границ и рисков;
+- выполнять проверки и коммитить.
+
+Главный риск верхнеуровневого `/goal`: он может заставить координатора
+оптимизировать работу под закрытие большой цели, а не под аккуратное управление
+этапами. Поэтому для координатора `/goal` не использовать.
+
+## Почему саморевью тем же субагентом допустимо
+
+Пользователь отмечает, что на практике субагенты хорошо делают “ревью свежим
+взглядом” внутри уже накопленного подробного контекста задачи. Это может быть
+полезнее, чем полностью внешний поверхностный обзор координатора, которому не
+хватит деталей реализации.
+
+Ожидаемая модель:
+
+- субагент глубоко понимает сделанную задачу и проверяет её на несостыковки;
+- координатор не доверяет этому слепо, но оценивает адекватность выводов и
+  границы изменений;
+- для особо рискованных мест можно подключить отдельного проверяющего агента.
+
+## Suggested skills
+
+- `tdd` — должен использовать worker-субагент при реализации каждой задачи.
+- `conventional-commits` — использовать координатору перед созданием каждого
+  коммита.
+- `claude-team-review` — опционально после задачи 05 или перед задачей 06, если
+  нужен дополнительный независимый взгляд на модель.
+- `handoff` — после эксперимента зафиксировать рефлексию: что получилось, что
+  не получилось, какие правила стоит оставить.
+
+## Возможная первая команда субагенту
+
+```text
+/goal Реализовать .scratch/feature-data-generator/issues/05-intensity-and-flow-calibration.md с использованием /tdd.
+
+Работай только в границах этой задачи. Не реализовывай задачи 06-07.
+Не коммить. Не откатывай чужие изменения.
+
+Сначала прочитай сам issue и источники решений, указанные в нём. Работай
+вертикальными TDD-срезами: один тест на наблюдаемое поведение -> минимальная
+реализация -> зелёная проверка -> следующий тест.
+
+В конце остановись и отчитайся:
+- какие файлы изменены;
+- какие тесты добавлены или изменены;
+- какие проверки запускались и с каким результатом;
+- какие acceptance criteria закрыты;
+- какие риски или спорные места остались.
+```
+
+После этого координатор должен попросить того же субагента выполнить саморевью
+результата, не исправляя замечания до отдельного решения координатора.
+
+## Наблюдения во время эксперимента
+
+### Цикл 05: интенсивность и калибровка потока
+
+Стартовая задача оказалась дорогой по обратной связи: это не локальный инвариант,
+а отладка статистической модели на длинных симуляциях. Первый worker долго
+работал без промежуточного отчёта; координатору пришлось сначала поставить
+мягкий статус-чек в очередь, затем прервать агента ради статуса. Это не сломало
+работу, но показало: для статистических задач лучше заранее задавать контрольные
+точки или ожидать длинный первый цикл.
+
+Саморевью того же worker оказалось полезным. Оно нашло несколько реальных
+несостыковок:
+
+- `docker-compose.yml` оставлял старую интенсивность `GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN=200`;
+- тест межсессионной паузы был слишком широким;
+- в тестовой конфигурации оставались старые числа;
+- README мог быть двусмысленным про `GEN_MIN/MAX_EVENTS_PER_TICK`.
+
+Координаторская проверка тоже добавила ценность: после саморевью был найден
+конфликт между новым `GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN=30` и старым нижним пределом
+`GEN_MIN_EVENTS_PER_TICK=5`. При тике 5 секунд это давало минимум 60 событий в
+минуту и ломало критерий интенсивности. Worker исправил это отдельной точечной
+итерацией.
+
+Полезная схема цикла:
+
+1. worker реализует задачу;
+2. координатор прерывает только если агент слишком долго молчит;
+3. worker делает саморевью без правок;
+4. координатор выбирает, какие замечания чинить;
+5. worker чинит только выбранные пункты;
+6. координатор добавляет свой узкий sanity-check по связям между дефолтами,
+   документацией и критерием задачи;
+7. координатор коммитит.
+
+Результат цикла 05:
+
+- коммит `8f1e997 feat(generator): откалиброван поток steady-stream генератора`;
+- полный прогон: `uv run --with-requirements generator/requirements.txt pytest generator/tests -q`
+  — 96 passed;
+- `git diff --check` — без замечаний.
+
+Промежуточный вывод: тот же субагент действительно хорошо использует подробный
+контекст задачи для саморевью, но координатор всё равно нужен как внешний
+проверяющий связей между настройками, обычным запуском и acceptance criteria.
+
+### Reviewer-субагент между задачами
+
+После задачи 06 пользователь предложил добавить отдельного reviewer-субагента
+между задачами. Это выглядит особенно полезно на границах вроде 06 -> 07, где
+следующая задача будет опираться на уже изменённые состояние, сервисный цикл и
+документацию.
+
+Важное ограничение: reviewer не является источником истины. Его находки нужно
+рассматривать как гипотезы и классифицировать координатором:
+
+- `чинить до коммита` — реальный дефект или риск закрытия acceptance criteria;
+- `записать как риск` — важно знать, но не блокирует текущую задачу;
+- `ложная тревога` — reviewer неверно понял код, тест или границы задачи;
+- `вне скоупа` — может быть полезно позже, но не относится к текущему issue.
+
+Только находки из первой группы возвращаются worker-агенту на исправление.
+Иначе есть риск превратить reviewer-а в источник лишнего объёма и расползания
+задачи.
+
+В цикле 06 это правило сразу пригодилось. Саморевью исполнителя и отдельный
+reviewer независимо нашли два существенных риска:
+
+- битое state v2 с валидным ГПСЧ могло пройти `from_dict_safe`, а затем уронить
+  сервис уже в `restore_state`;
+- снимок активных визитов сохранялся полными batch-словарями и на верхних
+  лимитах получался порядка мегабайт, хотя спека говорит про компактное
+  состояние.
+
+Координатор проверил обе гипотезы локально: `restore_state` действительно падал
+на битой вложенной структуре, а оценка JSON-снимка при 200 активных визитах и
+популяции 300 дала около 4.7 MB. Эти находки классифицированы как `чинить до
+коммита` и возвращены worker-агенту. Низкие замечания про совместимость
+`generate_tick_batch` и пересечение сервиса с задачей 07 не стали правками:
+первое оказалось ложной тревогой, второе — допустимым пересечением для
+восстановления state v2.
+
+После крупной переделки по замечаниям reviewer-а нужен второй круг ревью. В
+цикле 06 это подтвердилось: исправление компактного состояния само изменило
+дизайн снимка и восстановление активных визитов. Второй reviewer нашёл новый
+дефект уже в исправленной версии: формально похожий v2-state с `population=[]`
+или строковым `pending_visit_births` проходил первичную загрузку, но затем
+оставлял поток без пользователей или ронял следующий тик. Координатор
+подтвердил это локальной проверкой и вернул worker-агенту как единственный
+обязательный пункт второго круга.
+
+В цикле 07 reviewer оказался полезен уже не для поиска падений, а для силы
+доказательства. Worker добавил сервисный тест с мок-публикацией, но внешний
+reviewer заметил, что один опубликованный event доказывает четыре топика и
+связи, но слабее доказывает невырожденную модель «один визит -> несколько
+событий с одним `click_id`». Координатор классифицировал это как `чинить до
+коммита`: финальный интеграционный тест должен доказывать именно уход от старой
+плоской модели, а не только факт публикации.

.scratch/handoffs/2026-06-14-adr0006-source-flip-and-model-time-spec.md

@@ -0,0 +1,76 @@
+# Handoff: ADR-0006 (источник аналитики) + спека модельного времени
+
+Дата: 2026-06-14
+Ветка: `feature/data-generator`
+Режим работы: дизайн (brainstorm-with-docs), не реализация кода.
+
+## Что сделано в этой сессии (закоммичено)
+
+Содержание не дублирую — смотри сами файлы:
+
+- **ADR-0006** `docs/adr/0006-generation-as-sole-analytics-source.md` — генерация
+  становится единственным источником аналитики; статический сид → архивный;
+  перевод процесса на новый (сгенерированный) сид — цель работы. Коммит `49512b1`.
+- **Спека** `docs/specs/2026-06-14-generator-model-time-and-startup-history.md` —
+  модельное время на практике: точка отсчёта `T0`, повторяемость, заливка
+  прошлого, стартовая история, сохранение состояния, скорость ×K, проверка в два
+  шага. Коммит `49512b1`.
+- **Указатели вперёд** в ADR-0004 и ADR-0005 на ADR-0006 и спеку. Коммит `49512b1`.
+- **AGENTS.md** — ужесточено правило про русский язык + добавлено правило про
+  понятность и краткость документов. Коммит `c4cc01e`.
+
+## Контекст и решения, которых нет в артефактах (важны для продолжения)
+
+- **Роль сида = «кладовка значений» (палитра атрибутов).** Генератор сам придумывает
+  структуру (иерархию, время, воронку), но фактуру (браузер/гео/устройство/utm)
+  копирует из строк сида: `generator/src/clickstream_generator/generation.py`
+  (строки ~202–228, `{**base_browser, …}`), индексы в `dictionary.py`. Профиль
+  популяции хранится ссылкой на сид-сессию (мат-спека, §«Профиль пользователя»).
+  Поэтому сид нельзя удалить, пока генератор не научится фактуре сам.
+- **Сид полностью чист** — проверено: 1000 записей × 4 файла, 0 падений в DQ
+  (`ods.*_errors`). Значит вывод сида не ломает учебный путь про грязные данные.
+- **Двухшаговая проверка** (раздел «Проверка» спеки): шаг 1 — агент на чистом
+  стенде сверяет числа в ClickHouse (пирамида/воронка/возвраты), детерминированно;
+  шаг 2 — человек смотрит дашборды (распределение похоже на задуманное + стенд
+  «дышит» на ×K). Вскрытый пробел: дашборда с распределением сгенерированных
+  данных нет (Superset на сиде, Grafana показывает пропускную способность).
+- **Известные расхождения калибровки** (из прошлого ревью, не в этих артефактах):
+  медиана длины визита ~8 против сидовых 10, всплеск на длине 2, нет
+  bounce-визитов длины 1, доля `/confirmation` ~27%. Когда генерация станет
+  источником, это станет «правдой» стенда — учесть при заполнении коридоров шага 1
+  и в будущей задаче калибровки/фактуры.
+
+## Очередь (следующие шаги)
+
+1. Выровнять `CONTEXT.md` (раздел «три значения слова сид») под ADR-0006:
+   статический сид → архивная кладовка значений, цель — полный вывод.
+2. Пометить в мат-спеке `docs/specs/2026-06-10-generator-math-model.md` разделы
+   «Персистентность через рестарты» и «Воспроизводимость» как переописанные в
+   модельном времени новой спекой (ссылкой, без дублирования).
+3. (Опционально) Этап 1 вживую: поднять стенд на текущем генераторе, снять
+   реальные числа в ClickHouse, заполнить коридоры в разделе «Проверка». Поднимает
+   docker-стек (меняет состояние) — только с согласия владельца.
+4. Черновик спеки **синтеза фактуры** — то, что позволит удалить `data/*.jsonl`.
+5. Черновик спеки **перестройки процесса** (загрузка `kafka_load_dag` → новый сид,
+   Superset/витрины, уроки) — на этапе реализации, по ADR-0006.
+6. Реализация механизма (модельные часы/×K/стартовая история) — это код, зона Codex.
+
+## Ограничения (продолжать соблюдать)
+
+- Роль: Claude — ADR/спеки/ревью; Codex — код. Намерение, против которого
+  сверяем, живёт в ADR/спеках Claude.
+- Язык: ясный русский без транслитераций (теперь зафиксировано в `AGENTS.md`).
+- Коммиты: только по просьбе; формат conventional-commits; трейлер
+  `Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>`.
+- Git строго аддитивно: на ветке может параллельно писать Codex — не делать
+  amend/rebase/reset чужих коммитов. В `main` — merge `--no-ff`, не тащить
+  `.scratch/`.
+- Context7 для спорных/меняющихся API (особенно Airflow).
+- Публичный репозиторий — без персональных данных менти.
+
+## Suggested skills
+
+- **brainstorm-with-docs** — для продолжения дизайна (пункты 1, 4, 5 очереди:
+  `CONTEXT.md`, спека фактуры, спека перестройки процесса).
+- **conventional-commits** — для коммитов.
+- **Context7 (MCP)** — при касании API.

.scratch/handoffs/2026-06-14-coordinator-loop-context-economy.md

@@ -0,0 +1,16 @@
+# Handoff: экономия контекста в coordinator-loop (указатель)
+
+Дата: 2026-06-14 MSK
+
+Полная, авторитетная версия этого handoff перенесена **внутрь навыка**, рядом с
+handoff про наблюдаемость:
+
+`~/dotfiles/agents/.agents/skills/coordinator-loop/handoffs/2026-06-14-coordinator-loop-context-economy.md`
+
+Почему там: handoff про доработку навыка `coordinator-loop`, и сам навык, и его
+handoff-побратим (`2026-06-14-observability-design.md`) живут в dotfiles. Чтобы будущая
+сессия по доработке навыка нашла всё в одном месте, авторитетная версия лежит у навыка.
+
+Здесь оставлен только указатель: диагностика, на которой стоит handoff, снята с прогона
+именно этого репозитория (фичи `feature-data-generator` и
+`generator-model-time-startup-history` под `/coordinator-loop`).

.scratch/handoffs/2026-06-14-generator-model-time-startup-history-issues.md

@@ -0,0 +1,68 @@
+# Handoff: задачи по модельному времени и стартовой истории
+
+Дата: 2026-06-14
+Жанр: одноразовый handoff по ADR-0003.
+
+## Что сделано
+
+Создан рабочий набор артефактов для следующей фазы работ:
+
+- `.scratch/generator-model-time-startup-history/PRD.md`
+- `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/01-time-and-startup-history-contract.md`
+- `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/02-model-time-to-clickhouse.md`
+- `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/03-model-speed-and-day-factor.md`
+- `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/04-state-v2-model-resume.md`
+- `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/05-startup-history-backfill-to-clickhouse.md`
+- `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/06-generated-history-as-analytics-source.md`
+
+Артефакты режут работу на 6 последовательных issue и 2 review gate. Главная
+идея: каждый кодовый срез должен подтверждаться через ClickHouse, а не только
+локальными тестами генератора. Финальная проверка дашбордов глазами остаётся в
+конце.
+
+## Важные решения
+
+- Координатор не берёт `/goal` на всю цепочку: один worker получает один issue.
+- Worker работает через `/tdd`, не коммитит и не реализует следующие задачи.
+- После реализации worker делает саморевью без правок.
+- Координатор классифицирует находки и коммитит сам.
+- После задачи 3 нужен review gate по сквозному инварианту времени.
+- После задачи 5 нужен review gate по распределениям и двум путям генерации.
+- Для review gate после задачи 5 нужен reviewer другой родословной; без него
+  координатор останавливает цепочку и отдаёт риск человеку. Это следует из
+  `docs/research/2026-06-11-subagent-coordinator-experiment.md`.
+
+## Что важно не потерять
+
+- В задаче 1 нужно зафиксировать durable-контракт, а не оставить решение только
+  в комментарии к issue.
+- При ×K восстановление после сбоя нельзя считать простым `datetime.now()`: нужна
+  сохранённая связка модельного и настенного времени.
+- Короткий или долгий простой считается по модельному времени, а не по настенным
+  минутам.
+- Чистый прогон должен сбрасывать не только ClickHouse, но и Kafka-топики данных
+  и состояние генератора.
+- Стартовая история должна быть парным артефактом: события, слепок состояния и
+  манифест.
+- Живой и восстановленный пути не должны менять контекст внутри одного визита;
+  это известная слепая зона из research.
+- Задача 6 специально сужена до штатного пути стенда и документов запуска.
+  Уроки, новые панели и улучшения дашбордов уходят в follow-up, если окажутся
+  нетривиальными.
+
+## Suggested skills
+
+- `to-issues` — если понадобится переразбить или опубликовать дополнительные
+  issue.
+- `tdd` — основной режим работы worker-а над каждым кодовым issue.
+- `conventional-commits` — перед каждым коммитом координатора.
+- `claude-team-review` или другой внешний reviewer — на двух review gate.
+- `handoff` — если работа прерывается между issue или после review gate.
+
+## Следующий шаг
+
+Начать с
+`.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/01-time-and-startup-history-contract.md`.
+Это HITL-задача: нужно закрепить интерфейс модельного времени, манифест
+стартовой истории, правило границы `T_end` и способ повторяемой проверки в
+ClickHouse.

.scratch/handoffs/2026-06-14-generator-model-time-verification-review.md

@@ -0,0 +1,96 @@
+# Handoff: независимое ревью модельного времени и стартовой истории
+
+Дата: 2026-06-14
+Жанр: одноразовый handoff по ADR-0003.
+
+## Контекст
+
+После прогона coordinator-loop по фичам `feature-data-generator` и
+`generator-model-time-startup-history` (issues 01–06, реализация Codex) проведено
+независимое ревью результатов — другой родословной (Claude). Это в том числе
+закрыло пропущенный внешний review gate после задачи 5 из PRD: он был выполнен той
+же родословной, что и worker, а PRD требовал другую.
+
+## Что проверили независимо (не по отчётам)
+
+- `make generator-test` — `134 passed` (своим прогоном).
+- Код = «Рабочий контракт реализации» спеки буква в букву: настройки
+  `GEN_MODEL_*`, state v2 (`model_timestamp/wall_timestamp/model_time_speed/…`),
+  формула live-возобновления, полуоткрытая граница `[T0, T_end)` с
+  `drain_until(include_boundary=False)`, манифест и антисмешивание.
+- Данные в ClickHouse реальные и сходятся с отчётами до цифры: 6 ч → 16 054;
+  перепрогнали 1 сутки → 93 952; 2 суток → 187 087 событий / 17 397 визитов /
+  2 765 пользователей.
+- Пирамида (users < visits < events), возвраты, монотонность обеих воронок,
+  отсутствие архивного сида (все строки 2026 года).
+- Повторяемость суточной волны на 2 сутках: часовые числа day1≈day2
+  (отношение в основном 0.9–1.1), форма «ночь–день» повторяется.
+- Стык backfill→live (live-доливка от `T_end=2026-01-03`): дублей 0, граница
+  держится, device/os/гео на стыке однородны.
+- Дашборд: визуальная приёмка (шаг 2 спеки) — человеком и через Playwright.
+  «Rows by Layer» (4 равных столбца = 187 312) корректен: пайплайн проносит
+  событие 1:1, потерь нет, дедуп at-least-once на чистом backfill не возникает.
+
+## Что нашли
+
+- **issue 09 — реальный дефект стыка.** Браузерная фактура не переживает
+  восстановление визита: у визитов, активных ровно на `T_end`, в live-продолжении
+  меняется `browser_name`/`browser_language` (17/22 и 22/22), хотя внутри чистого
+  backfill браузер постоянен (0/14556). device/гео не задеты. Нарушает заявленный
+  критерий однородности задач 04/05; проверялось неполно (смотрели только поля
+  `dds.click`, а не per-event браузер в `dds.event`). Масштаб ~0.13% визитов.
+- Гео-карта на дашборде нечитаема (нет легенды/подсказок/понятной шкалы) — issue 10.
+- Стартовый сид по умолчанию — 6 часов (быстрый профиль для CI); суточная волна на
+  нём не видна, для просмотра нужен ≥2-суточный профиль через env.
+
+## Открытые пробелы проверки (НЕ закрыты)
+
+Ревью прошло по корректности кода, форме данных, стыку и дашборду, но НЕ трогало:
+
+1. **×K не гоняли.** Все прогоны на `speed=1`. Ускорение модельного времени,
+   событийный бюджет по модельной длительности и смена дневного коэффициента при
+   ×K проверены только в коде/по отчёту issue 03.
+2. **Live-crash recovery не воспроизводили.** Формула возобновления с настенной
+   дельтой и закрытие просроченных визитов — только в коде. Гипотеза: дефект
+   issue 09 бьёт и сюда (тот же restore-механизм), эмпирически не подтверждено.
+3. **Распределения не сверяли с коридорами мат-спеки** (`2026-06-10-generator-math-model.md`).
+   Подтвердили форму (монотонность, возвраты, длина), но не попадание
+   `confirmation_share` и доли коротких визитов в спроектированные коридоры.
+4. **Воспроизводимость сами не перепрогоняли** — идентичность checksum при
+   повторном чистом прогоне взята из отчётов issue 03/05.
+5. **Второй review gate (после задачи 3) не делали** — систематический sweep на
+   утечку настенных часов в расчёт интенсивности и сохранение состояния.
+
+Помельче: не проверяли обработку повреждённого/старого state (fresh-start с
+предупреждением), `browser_user_agent` (тот же механизм, что issue 09), сам процесс
+coordinator-loop по правилам PRD.
+
+## Зафиксированные follow-up (все needs-triage, на потом)
+
+- `issues/07-migrate-course-from-archive-seed.md` — миграция уроков.
+- `issues/08-startup-history-portable-artifact-and-usage-docs.md` — портативный
+  артефакт стартовой истории + runbook + идеи интерфейса (глаголы вместо флагов,
+  длительность/профили, громкий отказ при несовпадении, доливка кусочком,
+  Airflow-DAG как пульт).
+- `issues/09-seam-browser-fixture-not-preserved.md` — дефект браузерной фактуры.
+- `issues/10-dashboard-geo-map-readability.md` — читаемость гео-карты.
+- `docs/course/PRD.md` §7 — развилка «генератор как скрытая инфраструктура vs
+  отдельный урок про генератор» (не грузить менти марковскими цепями).
+
+## Состояние стенда
+
+Поднят на 2 сутках генерации (+ несколько live-тиков от seam-проверки): ClickHouse,
+Kafka, Superset, postgres-metadata. Дашборд:
+`http://localhost:8088/superset/dashboard/ecommerce-analytics/`.
+
+## Suggested skills
+
+- `tdd` — для фикса issue 09 (один поведенческий тест на однородность браузера через
+  стык, затем минимальная правка).
+- `conventional-commits` — перед коммитами.
+- `claude-team-review` / внешний reviewer другой родословной — на пробелы 1–5.
+
+## Следующий шаг
+
+Сегодня только фиксация, без правок. Дальше — приоритизировать issue 09 (баг) против
+08/10 (удобство/виз) и закрыть пробелы проверки 1–5 (особенно ×K и crash recovery).

.scratch/handoffs/2026-07-04-generator-backlog-triage.md

@@ -0,0 +1,91 @@
+# Handoff: триаж бэклога генератора и целеполагание стенда
+
+Дата: 2026-07-04
+Жанр: одноразовый handoff по ADR-0003.
+
+## Рабочая форма (зафиксирована сегодня)
+
+С Claude — обсуждение проекта, планы, проектные документы и независимые ревью.
+Исполнение кода — Codex, предпочтительно через `/goal` или `/coordinator-loop`.
+Сохранено в памяти Claude (memory), новая сессия подхватит автоматически.
+
+## Что решено и зафиксировано
+
+- **Целеполагание сверено** и записано в `docs/course/PRD.md` §1 (поправка
+  2026-07-04): три части трека ClickHouse (теория — внешние курсы, лабы —
+  clickhouse-learning-cluster, этот стенд — интеграции «как в жизни»); иерархия
+  целей: курс -> стенд-носитель -> генератор как скрытая инфраструктура.
+- **Развилка «урок про генератор» закрыта**: урока не будет, генератор — скрытая
+  инфраструктура (PRD §7).
+- **Демо-употребление устарело**: `docs/DEMO_CHEATSHEET_5MIN.md` и
+  `docs/DEMO_SCRIPT_10_15MIN.md` удалены, демо выросло в отдельный проект.
+- **Новая открытая развилка** в PRD §7: кластерная конфигурация ClickHouse
+  (пользователь склоняется к «всё в одном», решение не принято).
+- **Конвенция трекера**: завершённая задача — `Status: done`
+  (`docs/agents/issue-tracker.md`); задачи 01–06 фичи переведены в `done`
+  (стояли ошибочные `ready-for-human` от глючившего координатора).
+
+## Бэклог фичи `generator-model-time-startup-history`
+
+Список задач и порядок — в PRD фичи (раздел «Задачи», дополнен сегодня):
+
+- **07** (артефакт + runbook, `ready-for-agent`) — импорт строго через Kafka
+  (напрямую в ClickHouse не пишет — решение пользователя), громкий отказ при
+  несовместимом state (пересмотр правила спеки), граница runbook «использование,
+  не устройство». Режим ревью — гейт.
+- **08** (миграция курса, `ready-for-agent`) — после 07; `make data` вплетён во
+  все уроки 00–05, объём больше, чем кажется; тонкое место — урок 00.
+- **11** (глаголы/длительность/профили, `ready-for-agent`) — после 07, до 12.
+- **12** (DAG-пульт, `needs-triage`) — дооформить после 07 и 11; приоритет
+  поднят пользователем: будущий основной человеческий интерфейс стенда.
+- **13** (доливка, `needs-triage`) — без приоритета, после фикса 09.
+- Перестановка: бывший 07 (миграция) и 08 (артефакт) поменяны местами.
+
+## Следующий шаг
+
+Весь бэклог готов к передаче Codex. Порядок пересмотрен (решение 2026-07-04,
+«пульт вперёд»): узкое место — время человека на ручную приёмку, поэтому
+основная цепочка теперь 07 -> 11 -> 12 (пульт появляется раньше), а миграция
+курса 08 идёт последней — её приёмку (проход по урокам) человек ведёт уже через
+пульт. 09 и 10 независимы, можно параллельно; 13 — после фикса 09. Граф и
+подробности — в PRD фичи, раздел «Задачи»; там же зафиксировано, что номер
+файла — идентификатор, а не порядок.
+
+## Дооформление 09 и 10 — что изменилось против прежнего понимания
+
+Сделано в этот же день, вторым заходом. 09 и 10 переведены в `ready-for-agent`;
+детали — в самих issue, здесь только сдвиги в понимании:
+
+- **Гипотеза по 09 не подтвердилась.** Дело не в рассинхроне `event_index`, а в
+  источнике фактуры: при рождении визита браузерные строки берутся у случайного
+  «донора» из словаря, при восстановлении — у `seed_click_id` пользователя.
+  Прежняя развилка «выбор по абсолютному индексу, не трогая схему state»
+  оказалась нерабочей — restore не знает донора. Решение пользователя: хранить
+  `base_click_id` донора в state (альтернативы и причины отказа — в issue).
+- **Дефект 09 шире браузера** (нашло ревью): per-event поля location (referer,
+  utm) расходятся на стыке так же — критерии приёмки расширены, иначе частичный
+  фикс «только браузер» прошёл бы приёмку. Расхождение event_id (uuid4 при
+  рождении, uuid5 при restore) зафиксировано как известное и вне скоупа.
+- **По 10 сняты две мины:** пересборка по умолчанию даёт 6 часов истории, а не
+  2 суток (профиль «2 суток одной командой» — это ещё не сделанная задача 11);
+  legacy-виз `world_map`, похоже, вообще не умеет легенду и tooltip — основной
+  путь, вероятно, смена типа визуализации, а не настройка (проверить через
+  Context7 при реализации).
+- **Процессная заметка:** дооформленные issue прогнаны через тройное ревью
+  (самопроверка + два свежих агента, адверсарно, с проверкой каждого утверждения
+  по коду). Улов оправдал затраты — см. пункты выше; для issue с режимом «гейт»
+  так стоит делать и дальше.
+
+## Не забыть (вне бэклога)
+
+Открытые пробелы независимого ревью от 2026-06-14 (см. handoff
+`2026-06-14-generator-model-time-verification-review.md`): ×K не гоняли,
+live-crash recovery не воспроизводили, распределения не сверяли с коридорами
+мат-спеки, воспроизводимость checksum не перепроверяли.
+
+## Suggested skills
+
+- `conventional-commits` — перед коммитами.
+- `tdd` — для фикса issue 09 (тест на однородность браузера через стык, затем
+  минимальная правка).
+- `coordinator-loop` — на цепочки 07 -> 08 и 07 -> 11 -> 12.

.scratch/handoffs/2026-07-04-generator-chain-review.md

@@ -0,0 +1,185 @@
+# Handoff: цепочка генератора 12 -> 14 -> 09 -> 10 -> 08
+
+Дата: 2026-07-04.
+Жанр: одноразовый handoff по ADR-0003.
+Источник: `.scratch/generator-model-time-startup-history/coordinator-journal.md`.
+
+## Статус
+
+Цепочка `12 -> 14 -> 09 -> 10 -> 08` завершена через `coordinator-loop`.
+Финальный chain review закрыт `APPROVED`; правки финального review
+закоммичены в `f8b419d`.
+
+Все issue текущей очереди имеют `Status: done`; в PRD фичи осталась только
+дальнейшая задача 13 (`needs-triage`).
+
+## Коммиты
+
+- `dd4af82` — `feat(airflow): добавлен пульт управления генератором`.
+- `200bb82` — `docs(issues): закрыта задача 12 по пульту генератора`.
+- `9d1bcc4` — `feat(generator): ускорен учебный профиль daily-wave`.
+- `0cbfe9b` — `docs(issues): закрыта задача 14 по быстрому профилю`.
+- `e2d0684` — `fix(generator): сохранена фактура визита при восстановлении`.
+- `0f435d7` — `docs(issues): закрыта задача 09 по фактуре визита`.
+- `0c80e24` — `fix(superset): заменена нечитаемая гео-карта`.
+- `de938ed` — `docs(issues): закрыта задача 10 по гео-графику`.
+- `d76c036` — `docs(course): переведены уроки на стартовую историю`.
+- `3d4e13c` — `docs(issues): закрыта задача 08 по миграции курса`.
+- `f8b419d` — `docs(generator): закрыты находки финального ревью цепочки`.
+
+## Что построено
+
+- `airflow/dags/generator_control_dag.py` — ручной Airflow-пульт
+  `backfill/import/check`, без Docker socket, с ожиданием `etl_pipeline`.
+- `generator/src/clickstream_generator/airflow_control.py` — общая логика
+  env, предпроверок чистого стенда и сверки manifest для DAG-пульта.
+- `docker-compose.yml` / `Makefile` — `make up` не автостартует live-генератор;
+  live запускается явно через `make generator-continue`.
+- `generator/src/clickstream_generator/launch.py` — `daily-wave` переведён на
+  `speed=60`, `tick=1`; `ci` сохранён.
+- `generator/src/clickstream_generator/runtime.py` и `state.py` — state v3
+  хранит `base_click_id`, восстановление визита берёт ту же per-event фактуру.
+- `scripts/check_generated_analytics.sh` — стыковочная проверка browser/source и ODS
+  device/os/geo включается в режиме `auto` после live-строк.
+- `superset/create_dashboard.py` — гео-блок заменён на `Top Countries by Events`
+  (`echarts_timeseries_bar`) с tooltip, легендой и единицами.
+- `docs/course/` и `docs/TEST_PLAN.md` — учебный путь переведён с архивного
+  сида на `startup-history/backfill -> Kafka -> STG -> ODS -> DDS -> DM -> Superset`.
+
+## Ревью по issue
+
+- Issue 12: обычный режим. Worker `medium` был запущен до уточнения уровней,
+  проверка кода сначала `medium`, повторный прогон `high`. Первая проверка нашла
+  отсутствие подсказки `make clean` на грязных Kafka-топиках; повторный прогон
+  `APPROVED`.
+- Issue 14: обычный режим. Worker `medium`, проверка кода `high`; `APPROVED`.
+- Issue 09: гейт. Worker `high`; проверка задачи `high` и проверка кода `high`.
+  Первый круг нашёл ODS-проверку device/os/geo, потерю 1 мкс в timestamp offset
+  и ложнозелёный `generated-history-check`; второй круг `APPROVED`.
+- Issue 10: обычный режим. Worker `medium`, проверка кода `high`.
+  Проверка нашла рассинхрон Superset export/layout, ложнозелёный тест и риск дубля
+  при rename; узкие повторные прогоны закрыты, итог `APPROVED`.
+- Issue 08: обычный режим. Worker `medium`, проверка кода `high`.
+  Проверка нашла старый путь отката в стандарте уроков и несогласованность урока 06
+  вокруг `superset-dashboard`; повторный прогон `APPROVED`.
+
+## Финальное ревью
+
+Финальное ревью цепочки шло на усиленном уровне `xhigh`.
+
+До обновления скилла повторные прогоны запускались свежими сессиями ревьюеров:
+`Bernoulli`, `Noether`, `Banach`, `Curie`, `Sartre`, `Bacon`.
+Это отклонение от обновлённого процесса зафиксировано как дорогой вариант.
+После обновления скилла проектные doc-находки чинил отдельный worker для правок
+`Raman` (`medium`), а повторный прогон выполнял тот же ревьюер `James` через
+`send_input`.
+
+Закрытые классы находок:
+
+- PRD фичи больше не `Draft` и не держит закрытые 12/09/10/14/08 в остатке.
+- Все `Status: done` issue фичи без пустых `[ ]`.
+- Superset docs/course/artifacts/code не содержат старые `World Map/world_map`
+  маркеры рядом с новым `Top Countries`.
+- `docs/OPERATIONS.md`, `docs/course/PRD.md`, `docs/ARCHITECTURE.md`,
+  `docs/REPO_MAP.md` и `CONTEXT.md` согласованы со startup-history-путём и
+  `generator_control`.
+
+## Отклонения процесса
+
+- Ранние повторные прогоны ревью запускались свежими субагентами, а не продолжением
+  того же ревьюера. После обновления `coordinator-loop` точечные повторные прогоны
+  нужно делать через `send_input` тому же ревьюеру.
+- До обновления скилла координатор сам правил часть project docs по финальному
+  ревью. После обновления project docs правил worker для правок; процессные файлы
+  `.scratch/...` остались зоной координатора.
+- Визуальная приёмка Superset и живой проход Airflow UI не выполнялись в этой
+  цепочке. Это не скрыто: все такие пункты вынесены в HITL/риски.
+
+## Открытые риски
+
+- Нужен кросс-линейный ревью-проход другой родословной по фактическим изменениям
+  `c672ed0..HEAD`. Особый фокус: issue 12 Airflow-пульт, issue 09 state v3 и
+  стыковочная проверка, issue 10 Superset export/layout, issue 08 учебный путь.
+- Нужна ручная HITL-приёмка:
+  - Airflow UI: `generator_control` backfill/import/check на чистом стенде.
+  - Superset: кадр `Top Countries by Events` целиком и кадр с tooltip.
+  - Курс 00-06: проход через новый startup-history-путь.
+- Задача 13 (`backfill-top-up-from-snapshot`) остаётся `needs-triage`; после
+  фикса issue 09 её можно дооформлять отдельно.
+
+## Быстрые проверки, которые уже проходили
+
+- `uv run --with-requirements generator/requirements.txt pytest generator/tests -q`
+  — PASS на issue 12 и 09.
+- `make generator-test` — PASS на issue 14.
+- `uv run --with pytest pytest tests/test_superset_dashboard_config.py` — PASS
+  на issue 10.
+- Поисковые проверки курса на старые `make data`/`kafka_load`/фиксированные
+  сид-ожидания — PASS на issue 08.
+- Финальные `rg`-проверки по PRD, чекбоксам, Superset-маркерам и
+  startup-history-дрифту — PASS перед `f8b419d`.
+
+## Независимый ревью-проход (2026-07-04, свежий взгляд)
+
+Кто и как: Claude, свежим взглядом по диапазону `c672ed0..HEAD`, без субагентов
+(правило проекта: «свежим взглядом» = без субагентов). Читались реальные диффы
+всех пяти задач и сверялись с текстами issue; тесты прогонялись заново, а не со
+слов handoff.
+
+Вердикт: цепочка выполнена на уровне кода и тестов; правок для приёмки не нужно.
+
+Доказательства (прогонял сам):
+
+- `generator/tests` — 172 passed (в том числе контрактный тест DAG и тесты пульта).
+- `tests/test_superset_dashboard_config.py` — 5 passed.
+- Грепы: старых маркеров `world_map`/`Geography Map` в коде и доках нет (остались
+  только законный историч. след в спеке, `previous_slice_names` и тест
+  переименования); во всех done-issue 0 пустых чекбоксов; `state v2` в отгруженном
+  коде не осталось.
+- `etl_pipeline` действительно принимает `conf` `full_refresh` (`Param(True,
+  type="boolean")`) — имя параметра из `TriggerDagRunOperator` пульта совпадает.
+
+По задачам:
+
+- Issue 09 (гейт): донор `base_click_id` хранится в state; восстановление громко
+  падает на неизвестном доноре (тихие `.get`-fallback'и убраны); запасная ветка
+  рождения сделана восстановимой и провалидирована. Отдельная реальная находка —
+  µs-фикс `_timestamp_to_state_offset` (целочисленная арифметика вместо
+  `total_seconds()*1e6`). Тесты бьют прямо в критерии приёмки.
+- Issue 12 (пульт): `retries=0`, `is_paused_upon_creation`, join после ветвления
+  через `NONE_FAILED_MIN_ONE_SUCCESS`, `wait_for_completion=True`, env до
+  `Config()`, предпроверка пустоты Kafka и STG. Compose-профиль `live-generator`
+  оставляет `make up` чистым; явные пути включают профиль по имени сервиса.
+- Issue 14: `daily-wave` speed 1→60, tick 60→1; `ci` не тронут; пер-тиковые INFO
+  приглушены до DEBUG.
+- Issue 10: `echarts_timeseries_bar` с tooltip, легендой и единицами; дедуп дублей
+  при переименовании; экспорт-JSON защищён тестами и от рассинхрона с конфигом, и
+  от дрейфа раскладки.
+- Issue 08: доки, старый путь `make data`/`kafka_load` убран как основной, грепы
+  чисты.
+
+Мелочи (косметика, не блокеры):
+
+- `test_default_version` (`test_state.py`): docstring говорит «версии 2», а ассерт
+  уже `"3.0"`.
+- `build_control_env` для `import` тоже зовёт `build_launch_env("backfill", …)` —
+  безвредно (важен только «мир»-env), но может смутить читателя.
+- `tooltipTimeFormat: "smart_date"` на категориальной оси — рудиментарный
+  параметр, безвреден.
+
+## Открытые риски (обновление 2026-07-04)
+
+- Кросс-линейный проход *другой родословной* (иная модель/агент) не выполнялся:
+  этот ревью сделан Claude свежим взглядом без субагентов. Для кода и тестов
+  этого достаточно; если нужна ещё одна родословная — отдельный шаг.
+- Ручная приёмка (HITL) остаётся, код к ней честен (пропуски печатаются):
+  - Airflow UI: `generator_control` backfill/import/check на чистом стенде.
+  - Superset: кадр `Top Countries by Events` целиком и кадр с tooltip.
+  - Курс 00-06: проход по новому startup-history-пути.
+- Задача 13 (`backfill-top-up-from-snapshot`) — `needs-triage`; предпосылка
+  (исправный restore из issue 09) выполнена, можно дооформлять.
+
+## Следующий шаг
+
+Независимый ревью кода и тестов пройден. Осталось: ручная HITL-приёмка (Airflow
+UI, Superset-кадры, проход курса) и отдельное решение по задаче 13.

.scratch/handoffs/20260705-0002-cross-review-generator-chain.md

@@ -0,0 +1,160 @@
+# Кросс-линейное ревью цепочки генератора 12 -> 14 -> 09 -> 10 -> 08
+
+Дата: 2026-07-05 00:02.
+Жанр: одноразовый handoff по ADR-0003; отчёт кросс-прохода другой родословной
+(Claude) по диапазону `c672ed0..ec815ce`. Бриф — из
+`.scratch/handoffs/2026-07-04-generator-chain-review.md`.
+Метод: четыре параллельных адверсарных ревьюера с исполняемыми доказательствами
+(мутационные тесты на копии, эксперимент с compose-профилем на реальной версии
+Compose, зонды на реальном сиде, сверка Airflow API через Context7). Репозиторий
+не менялся.
+
+## Вердикт
+
+**CHANGES_REQUESTED.** Счёт: 1 critical, 5 high, 10 medium, 4 low — после
+`APPROVED` финального ревью той же линии. Третье подтверждение находки о
+родословной: внутренние ревью закрыли локальные дефекты честно, кросс-линия
+нашла сквозные сценарии.
+
+## Сквозные семейства (главная ценность прохода)
+
+1. **«Смешение миров» возвращается тремя дорогами.** Инвариант задачи 07
+   («чистый стенд, громкий отказ») пробит: (а) state v2 после обновления кода
+   классифицируется как «повреждённый» → тихий чистый старт нового мира поверх
+   истории; (б) live-генератор ушёл в compose-профиль, и `make clean`/`down`
+   его больше **не убивают** — осиротевший генератор старого мира пишет в чистые
+   топики и переживает перезагрузку (`restart: unless-stopped`); (в) консольные
+   пути (`make generator-backfill`, `startup-history-import`) остались без
+   предпроверок, которые пульту сочли обязательными.
+2. **Последствия «make up больше не стартует live» не выметены.** Алерт
+   `Kafka No Messages Produced` горит весь курс на здоровом стенде; уроки 0/5
+   ожидают поток; `sleep 5` в документированной проверке шва меньше времени
+   старта генератора — проверка стала пустышкой.
+3. **Ложнозелёные проверки.** Superset-тесты пропускают дрейф параметров
+   (top-15 → 500 строк — 5 тестов зелёные); стыковая проверка сверяет шов там,
+   куда указал env, а не где он по манифесту; ODS-блок проходит на пустом ODS.
+4. **Чистый клон/свежий стенд никто не прошёл.** `uv` не заявлен в
+   пререквизитах; README-быстрый старт падает без `ddl_init`; пульт вечно висит
+   на запаused `etl_pipeline`; после `git pull` образ Airflow не пересобирается
+   (DAG красный); центральное упражнение урока 1 физически невоспроизводимо.
+   Всё это лежало ровно в вынесенной в риски HITL-приёмке.
+
+## Индекс находок по issue
+
+### Issue 08 (курс) — CHANGES_REQUESTED
+
+- **CRITICAL** `docs/course/lessons/01_kafka_to_clickhouse.md:192-239` —
+  упражнение с `kafka_msg_ts` невоспроизводимо: «перезаливка среза» заменена на
+  `make generated-history-analytics && make up`, который делает `down -v` и
+  накатывает эталонный DDL — добавленная менти колонка уничтожается, финальный
+  SELECT падает; в тексте остался висящий `TRUNCATE` (след нестыковки).
+  Нужен путь перезаливки без сброса схемы (смена `kafka_group_name` /
+  `CLEAN_START=0` + повторный backfill) и проверка на стенде.
+- **HIGH** `docs/course/README.md:19-34`, `README.md:43-47` — первая команда
+  курса требует `uv` на хосте; ни пререквизиты, ни quick start его не называют.
+- **HIGH** `docs/course/lessons/05_monitoring.md:254,259-262,339` — на штатном
+  пути (без live) `Kafka No Messages Produced` горит постоянно; урок обещает
+  «алерты не шумят»; панели описаны для потока, которого нет.
+- **MEDIUM** `00_kafka_intro.md:56-65` — служебные топики `generator_state` и
+  `generator_startup_history_manifest` не объяснены (урок построен на
+  разглядывании списка топиков).
+- **MEDIUM** `00_kafka_intro.md:117-122` vs `05_monitoring.md:156-161` —
+  взаимоисключающие утверждения о видимости consumer lag; проверить на стенде.
+- **MEDIUM** `README.md:64-68`, `docs/OPERATIONS.md:175-199` —
+  `make generated-history-check` после `PROFILE=daily-wave` падает: в check
+  зашит диапазон ci, PROFILE не передаётся.
+- **MEDIUM** `docs/OPERATIONS.md:95` — источником STG первым назван архивный
+  `make data`.
+
+### Issue 12/14 (пульт, профиль) — CHANGES_REQUESTED
+
+- **HIGH** `airflow/dags/generator_control_dag.py:227-235` +
+  `etl_pipeline_dag.py:263` — `etl_pipeline` создаётся на паузе; `trigger_etl`
+  (`wait_for_completion`, без `execution_timeout`) виснет навсегда,
+  `max_active_runs=1` блокирует повторные запуски. В Airflow 2.10 нет
+  `fail_when_dag_is_paused` (Context7). Нужна предпроверка «etl_pipeline не на
+  паузе» + шаг unpause в README/runbook.
+- **HIGH** `docker-compose.yml:293-294,334`, Makefile (`down`, `clean`) —
+  профильный `live-generator` не удаляется `down -v` (доказано экспериментом,
+  Compose v5.1.3); `restart: unless-stopped` воскрешает его после перезагрузки.
+  В `down`/`clean`/CLEAN_START нужен `--profile live-generator`.
+- **MEDIUM** `README.md:32-40` — быстрый старт без `ddl_init`: precheck падает
+  сырым `UNKNOWN_TABLE`; добавить шаг и человекочитаемую подсказку.
+- **MEDIUM** `airflow/requirements.txt:9-10`, Makefile `up` — после `git pull`
+  образ Airflow не пересобирается → `ModuleNotFoundError: prometheus_client`,
+  DAG красный. Нужен `--build` или инструкция.
+- **MEDIUM** `docs/OPERATIONS.md:237-241` vs `kafka_io.py:161,253` — `sleep 5`
+  меньше времени старта continue (≥10 с): live-строк ноль, `CHECK_LIVE_SEAM=auto`
+  молча пропускает шов. Было `sleep 130` при тике 60 с.
+- **MEDIUM** `airflow_control.py:102-141` vs `run_generator.sh:56-77`,
+  `import_startup_history_artifact.sh` — предпроверки только в DAG; консольные
+  пути тихо смешивают миры. Вынести `assert_stand_clean` в общую точку входа.
+- **LOW** `service.py:203-215` — простой стенда ×60: ночь = +30 модельных суток
+  дыры; предупредить в runbook, советовать reset/повторный импорт.
+- **LOW** — фиксация Context7-проверки Airflow API только в `.scratch/`, не в
+  коде/доках (AGENTS.md требует); сами вызовы для 2.10.5 корректны.
+
+### Issue 09 (state v3, фактура) — CHANGES_REQUESTED
+
+- **HIGH** `state.py:236-241` → `kafka_io.py:181` → `service.py:100-102` —
+  поднятие STATE_VERSION молча превращает живой стенд во «второй мир»: v2 —
+  читаемый, несовместимый state, но version-гейт убивает его до семантики,
+  `from_dict_safe` даёт `None`, сервис тихо стартует новый мир с `model_t0`
+  поверх истории. Сверка `manifest.state_version != state.version`
+  (`service.py:246`) недостижима. Спека (строки 198-204, 245-247) требует
+  громкий отказ; `IncompatibleStateError` уже существует — использовать его при
+  известной старой версии и `GEN_STATE_RESET=false`; миграционной заметки в
+  доках нет.
+- **MEDIUM** `check_generated_analytics.sh:13,273-289,342,387-393` — проверка
+  стыка сверяет шов по env-дефолту (`2026-01-01T06:00`), не по манифесту: после
+  `daily-wave` голый `make generated-history-check` «доказывает» однородность
+  фальшивого шва посреди backfill. LEFT JOIN `dds.click` структурно пуст; ODS-блок
+  проходит на пустом ODS. Брать `model_t_end` из манифеста, требовать ненулевые
+  ODS-строки.
+- **MEDIUM** `generation.py:196-209` — предпосылка issue «fallback не
+  срабатывает» неверна: срабатывает у ~8% визитов (зонд, seed=4242, N=20000);
+  выпуск не изменился только потому, что у всех доноров сида строки внутри
+  click_id идентичны — свойство нигде не зафиксировано; при регенерации сида
+  с вариативностью ~8% визитов поедет. Зафиксировать свойство сида или
+  ограничить `GEN_MAX_SESSION_EVENTS` длиной максимального донора.
+- Ядро фикса крепкое (проверено исполнением): инвариант «рождение ==
+  восстановление» держится, RNG не потребляется при restore, микросекунды
+  чинятся честно, форма распределений не сместилась (сверка с `e2d0684^`).
+
+### Issue 10 (Superset) — CHANGES_REQUESTED
+
+- **MEDIUM** `tests/test_superset_dashboard_config.py:64-76` — тесты сверяют
+  подмножество параметров: мутация «top-15 по убыванию» в экспорте (row_limit
+  15→500, order_desc→false и др.) проходит все 5 тестов. Нужно полное сравнение
+  `params` config-vs-export. Классы «возврат world_map» и «рассинхрон layout»
+  закрыты честно (мутации падают).
+- **MEDIUM** issue `10-*:51-68`, `create_dashboard.py:158-185` — приёмка «по
+  кадру» выполнена декларативно, чарт никем не отрисован; порядок столбцов после
+  pivot не гарантирован — задать `x_axis_sort: "Events, pcs"`,
+  `x_axis_sort_asc: false`; снять кадр при HITL.
+- **MEDIUM** `create_dashboard.py:505-520` — удаление дублей по глобальному
+  совпадению имени: повторный прогон молча удалит одноимённый чарт менти;
+  сузить по `datasource_id`, задокументировать деструктивность.
+- **LOW** `create_dashboard.py:176` — `tooltipTimeFormat` бессмыслен для
+  категориальной оси; легенда дублирует ось при единственной серии.
+- **LOW** `docs/SUPERSET_DASHBOARD.md:205-211` — путь ручного импорта экспорта
+  (legacy v0) ничем не проверяется.
+
+## Маршрутизация (предложение)
+
+- **Багфикс-цепочка Codex** (кандидат-порядок по риску): (1) семейство
+  «смешение миров» — 09-HIGH + 12-HIGH-clean + разъезд предпроверок одним
+  issue; (2) 12-HIGH-паузы + README/ddl_init/build — «свежий стенд» одним
+  issue; (3) 08-CRITICAL урок 1 + uv + алерт урока 5 — «курс на чистом клоне»;
+  (4) ложнозелёные проверки (09-MEDIUM-шов, 10-MEDIUM-тесты); (5) остальное.
+- **HITL остаётся HITL** (кадры Superset, живой проход Airflow UI, проход по
+  урокам) — но пункты 08-CRITICAL и 12-HIGH показывают, что часть HITL дешевле
+  заменить проверками на чистом клоне в CI-манере.
+- Отдельно: третий случай подтверждения находки о родословной — кандидат на
+  датированную поправку в `references/rationale.md` скилла coordinator-loop.
+
+## Что подтверждено как корректное
+
+Стыковка env DAG→генератор; ветвление DAG; отсутствие потребности в Docker
+изнутри Airflow; make-цели/имена DAG/DDL-колонки/числа профилей в уроках; ядро
+state v3; замена карты в обоих источниках; 172 unit-теста зелёные.

.scratch/handoffs/20260705-2212-generator-cross-review-fixes.md

@@ -0,0 +1,122 @@
+# Handoff: fixes after generator cross-line review
+
+Дата: 2026-07-05 22:12.
+Жанр: handoff по ADR-0003 после coordinator-loop 15 -> 16 -> 17 -> 18.
+
+## Что закрыто
+
+- 15: граница миров после обновления, clean/reset и host-запусков.
+  Коммиты: `080d5ae`, `108053b`.
+- 16: свежий стенд и `generator_control` без неявных ручных шагов.
+  Коммиты: `27947ce`, `9804d0b`.
+- 17: доверенные проверки startup-history и Superset.
+  Коммиты: `00c97eb`, `6731349`.
+- 18: курс 00/01/05 проходит по startup-history на чистом стенде.
+  Коммиты: `77e4fb6`, `6d64f39`.
+- Follow-up 19: отдельная задача на единые `make test` и `make lint`.
+  Коммит: `2778eae`.
+- Финальный review fix: документация больше не советует обычный
+  `make generated-history-check` после backfill-only пути.
+  Коммит: `8e1c733`.
+- Issue 19 закрыта после внешнего Claude review: единые `make test` и
+  `make lint`, подключение корневых контрактных тестов и усиление проверок
+  startup-history.
+  Коммит: `9b0b063`.
+
+## Ключевые стыки реализации
+
+- `generator/src/clickstream_generator/stand_clean.py` — общий guard чистого
+  стенда для Airflow и host-путей.
+- `scripts/assert_stand_clean.sh` — host-проверка перед backfill/import/continue.
+- `airflow/dags/generator_control_dag.py` — pause-check `etl_pipeline` до
+  мутирующих веток.
+- `scripts/check_generated_analytics.sh` — manifest boundary, fail-closed
+  live seam, непустой ODS и fail-closed проверка DM-витрин.
+- `scripts/run_generated_history_runtime_check.sh` — bounded runtime gate для
+  daily-wave + live seam.
+- `scripts/run_generator.sh` — `reset` теперь проходит clean-stand guard до
+  запуска live-генератора.
+- `Makefile` — `make test`, `make lint`, `contract-test`; обычный pytest-вывод
+  тихий, подробность можно включить через `PYTEST_ARGS`.
+- `generator/src/clickstream_generator/state.py` — любая версия state не `3.0`
+  даёт громкий `UnsupportedStateVersionError`; `from_dict_safe` больше не
+  глотает ошибку старой/неизвестной версии.
+- `generator/src/clickstream_generator/airflow_control.py` —
+  `target_dag_trigger_error()` покрывает три ветки pause-check без импорта
+  Airflow.
+- `superset/create_dashboard.py` — sync ограничен чартами целевого dashboard.
+- `docs/course/lessons/00_kafka_intro.md`,
+  `docs/course/lessons/01_kafka_to_clickhouse.md`,
+  `docs/course/lessons/05_monitoring.md` — курс согласован с startup-history,
+  no-live default и consumer lag.
+
+## Проверки
+
+- Issue 15: `make generator-test`, `docker compose config --quiet`,
+  `py_compile`, `bash -n`.
+- Issue 16: `make generator-test`, `docker compose config --quiet`,
+  `py_compile`, `make clean`, `make up`, `make ddl`.
+- Issue 17: Docker target tests, `make generator-test`, `py_compile`,
+  `bash -n`, `make generated-history-runtime-check`.
+- Issue 18: doc `rg`, `git diff --check`,
+  `make generated-history-analytics`, `make up`.
+- Issue 19 / commit `9b0b063`: `make contract-test` — 16 passed;
+  `make generator-test` — 190 passed; `make lint` — passed; `make test` —
+  190 generator tests, 16 contract tests, `docker compose config --quiet`.
+- Финальный chain review `Gibbs`: initial `CHANGES_REQUESTED`, narrow rerun
+  `APPROVED`.
+
+## Происхождение ревью
+
+- 15: gate; task reviewer `Ptolemy` high, code reviewer `Linnaeus` high;
+  оба rerun `APPROVED`.
+- 16: code reviewer `Laplace` high; primary review found paused-DAG order bug,
+  later reruns `APPROVED`.
+- 17: code reviewer `Bacon` high; found Superset ownership and live-seam
+  defaults; bounded runtime gate rerun `APPROVED`.
+- 18: docs/code reviewer `Hume` high; found Prometheus scrape-count drift;
+  rerun `APPROVED`.
+- Финал: chain reviewer `Gibbs` xhigh; found docs drift around
+  `generated-history-check`; rerun `APPROVED`.
+- После `9b0b063`: внешний Claude review подтвердил закрытие всех девяти
+  находок и дал `APPROVED`. Reviewer не перезапускал Docker-проверки сам, но
+  сверил код, тесты и документы; фактические прогоны были выполнены
+  координатором.
+
+## Отклонения процесса
+
+- Локальный `uv run ... pytest` у координатора падал до pytest из-за
+  `snap-confine` / `cap_dac_override`. Для координаторского gate целевые тесты
+  запускались через Docker-образ `generator:test`. Это вынесено в issue 19.
+- Первичный runtime gate issue 17 через полный `daily-wave` был остановлен:
+  прогон был активным, но слишком долгим для коммит-гейта. После этого добавлен
+  bounded `make generated-history-runtime-check`.
+- Несколько стендовых проверок чистили Docker volumes. Это ожидаемо для issue
+  16-18 и зафиксировано в журнале.
+
+## Что вручную проверить дальше
+
+- Чистый ручной путь через Airflow UI: `make up`, `make ddl` или `ddl_init`,
+  `airflow dags unpause etl_pipeline`, затем `generator_control` backfill.
+- Backfill-only путь: `make generated-history-analytics`, затем
+  `CHECK_LIVE_SEAM=0 make generated-history-check`.
+- Стык backfill/live: `make generated-history-runtime-check`.
+- Superset: после готового DM открыть dashboard и сверить, что чарты созданы и
+  `Top Countries by Events` читается.
+- Kafka UI: в уроке 00 должны быть понятны четыре data-топика и служебные
+  `generator_state`, `generator_startup_history_manifest`,
+  `generator_batch_history`.
+
+## Suggested skills
+
+- `triage` — если продолжать issue 13: он всё ещё `needs-triage`.
+- `brainstorm-with-docs` — если перед issue 13 нужно заново согласовать
+  модель доливки истории от слепка.
+- `coordinator-loop` — только после перевода issue 13 в `ready-for-agent`.
+- `code-review` — для внешнего прохода по коммитам после ручной проверки.
+
+## Открытые риски
+
+- Ручная HITL-проверка после `9b0b063` ещё не выполнена пользователем.
+- Issue 13 остаётся `needs-triage`: доливка истории от слепка должна опираться
+  на закрытые инварианты 15 и 17.

.scratch/handoffs/20260707-2234-mentee-path-check-and-next-day.md

@@ -0,0 +1,70 @@
+# Handoff: проверка пути менти, диагноз флаки-гейта, задача next-day
+
+Дата: 2026-07-07 22:34.
+Жанр: handoff по ADR-0003 после сессии «проверка пути менти + триаж 13/20».
+
+## Что закрыто
+
+- Проверка пути менти двумя субагентами (читатель документации на Opus,
+  прогонщик стенда на Sonnet):
+  - Документация: workable-with-friction, четыре мелких находки — все
+    исправлены. Коммит `900e949`.
+  - Стенд с нуля: clean -> generated-history-analytics -> up -> проверки ->
+    Superset (чарты с данными) -> Kafka (4 data-топика + служебные) ->
+    ClickHouse (ODS/DM непустые) — всё прошло, дубликатов ноль.
+  - Единственное падение: `make generated-history-runtime-check` красный
+    через раз — заведена задача 20.
+- Диагноз задачи 20 (Codex, ключевой факт перепроверен по коду): генератор
+  фактуру на стыке НЕ ломает; корень — гонка остановки live-генератора в
+  самой проверке + seam-SQL, маскирующий непарные строки под «смену фактуры».
+  Детали и направление фикса — в задаче. Коммит `98be722`.
+- Задача 13 переписана под глагол `next-day` в `generator_control`;
+  оба открытых вопроса закрыты; развилка реализации решена пользователем:
+  **вариант 2 — генерация следующего дня от слепка** (обоснование в задаче).
+  Коммиты `a3ac4b4`, `98be722`; решение развилки — в коммите с этим handoff.
+- Созданы репо-локальные субагенты `.claude/agents/deep-reasoner.md` (Opus)
+  и `fast-worker.md` (Sonnet); `.gitignore` скрывает локальное в `.claude/`.
+  Коммит `984d6fc`.
+
+## Состояние трекера
+
+- `20-flaky-runtime-seam-check.md` — **ready-for-agent**: диагноз есть,
+  направление фикса выбрано (управляемая остановка live после полного flush
+  всех топиков + precheck непарных строк в seam-check). Идти первым.
+- `13-backfill-top-up-from-snapshot.md` — **ready-for-agent**, blocked by 20.
+  Вариант реализации решён, критерии в задаче.
+
+## Что дальше
+
+1. Фикс задачи 20 по конвейеру `/claude-subagent-playbook`: постановка в
+   задаче самодостаточна, свежий адверсарный взгляд на неё до реализации,
+   реализация Кодексом (прямой `codex exec`, не плагин — см. handoff в
+   скилле), два слепых ревью.
+2. После зелёного стабильного гейта (3+ прогона) — задача 13.
+3. Ручная HITL-проверка пути менти пользователем всё ещё не сделана
+   (Airflow UI, Superset глазами, Kafka UI) — стенд остался в рабочем
+   состоянии после зелёного runtime-check.
+
+## Проверки этой сессии
+
+- `make generated-history-runtime-check`: красный (8/19), затем зелёный —
+  эмпирика флаки в задаче 20; полные логи в session-scratchpad (одноразовые,
+  сводка перенесена в задачу).
+- Утверждение диагноза про запасную ветку перепроверено по
+  `generation.py:194-209`.
+- Дерево чистое после каждого коммита; `.claude/settings.local.json`
+  в git не попал.
+
+## Отклонения процесса
+
+- Прогонщик стенда дважды засыпал без отслеживаемого фонового процесса и
+  в финале умер, не собрав отчёт, — вердикт собран координатором из логов.
+- Диагност через плагин codex-rescue: форвардер отчитался «finished» при
+  живом фоновом вызове; результат забран напрямую из output-файла задания.
+  Уроки процесса — в handoff рядом со скиллом claude-subagent-playbook.
+
+## Suggested skills
+
+- `claude-subagent-playbook` — для фикса задачи 20 (одна нетривиальная
+  задача: постановка готова, нужен конвейер).
+- `conventional-commits` — коммиты.

.scratch/handoffs/20260712-2359-task-13-done-next-schedule.md

@@ -0,0 +1,82 @@
+# Handoff: задача 13 закрыта конвейером, дальше — задача про расписание и HITL
+
+Дата: 2026-07-12 23:59.
+Жанр: handoff по ADR-0003 после сессии «задача 13 (глагол next-day) по
+/claude-subagent-playbook».
+
+## Что закрыто
+
+- **Задача 13 — done.** Полный конвейер плейбука: двойное слепое ревью
+  постановки (оба CHANGES_REQUIRED, 9 решений внесены, коммит `540989d`)
+  -> реализация Codex (`gpt-5.6-sol`, high, тред
+  `019f57d2-ff7b-70d3-8143-3740324309d9`) -> два слепых ревью кода
+  (Codex: CHANGES_REQUIRED 3 MAJOR; Claude: APPROVED_WITH_MINORS) ->
+  триаж в 2 круга + узкий диагноз нулевого стыка -> перепроверки
+  ALL_CLOSED у обоих -> моя приёмка. Коммит `f5dee26`.
+- Суть решений, диагноз нулевого стыка (естественный ночной провал, не
+  дефект restore) и аргументы отклонений — в самой задаче
+  `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/13-*.md`, здесь
+  не дублируются.
+- Приёмка своими глазами: `make test` 204+31; `generated-history-chain-check`
+  зелёный (граница 1: crossing=1, граница 2: crossing=0 с явным статусом,
+  непарные — нули); регрессия `generated-history-runtime-check` задачи 20
+  зелёная (19 переходящих визитов). Учебный цикл: DM 322 -> 10 026 ->
+  19 196 за два next-day.
+
+## Состояние
+
+- Ветка `feature/data-generator`, дерево чистое после `f5dee26`
+  (+ handoff-коммит следом), запушено в origin.
+- Стенд поднят, в мире 3 модельных дня (артефакт + два next-day от
+  прогонов исполнителя); live-генератор остановлен.
+- Модель Codex — `gpt-5.6-sol` (high для реализации/ревью; xhigh не
+  окупается). Перед каждым фоновым запуском — сообщать пользователю, что
+  запускается и какой этап.
+
+## Что дальше
+
+1. **Завести задачу про расписание** («имитация жизни»): включение
+   `next-day` по расписанию. Обязана решить: как расписание задаёт
+   `operation=next-day` (дефолт DAG — `backfill`, планового запуска с
+   дефолтом быть не должно) и retention/формат накопительного состояния
+   манифеста (см. отклонение «полная перечитка Kafka» в задаче 13 —
+   оно блокирует её по записи в тикете).
+2. **Ручная HITL-проверка пути менти** (Airflow UI, Superset глазами,
+   Kafka UI) — переносится пятый handoff подряд; исполнитель задачи 13
+   отметил, что Airflow UI руками не гонял (проводка next-day проверена
+   контрактными тестами и реальными запусками через `run_batch.sh`).
+3. **Внести уроки в плейбук**: рефлексия по расходу контекста мастера
+   проведена в конце сессии 2026-07-12/13 (см. итоговое сообщение) —
+   согласовать с пользователем и записать в
+   `~/.claude/skills/claude-subagent-playbook/references/lessons.md`.
+   Ключевые кандидаты: ограничить раздел confirmations у ревьюеров
+   (одна строка на пункт); самый большой неконтролируемый расход —
+   эхо всего файла задачи в контекст мастера, когда исполнитель правит
+   файл, который мастер недавно писал сам.
+
+## Проверки этой сессии
+
+- `make test`: 204 (генератор) + 31 (контракты корня) — прогнаны мной,
+  исполнителем и ревьюерами независимо.
+- Стенд: chain-check и runtime-check зелёные (лог приёмки одноразовый в
+  session-scratchpad, сводка — в задаче 13).
+- Дерево сверялось с baseline после каждого ревью/перепроверки —
+  ревьюеры исходники не трогали.
+
+## Отклонения процесса
+
+- Перепроверка Codex принесла новую находку (MAJOR про микросекунды) —
+  это не нарушение узости, штатный случай из prompt-templates.md;
+  закрыта вторым кругом триажа тем же тредом исполнителя.
+- Требование «громкий отказ на нулевом стыке» из обоих ревью покраснело
+  на честном стенде; решён диагнозом по данным (ветка «естественный
+  провал») и сменой семантики на явный статус — класс «артефакт
+  верификатора», как в задаче 20.
+
+## Suggested skills
+
+- `claude-subagent-playbook` — задача про расписание тем же конвейером
+  (постановку писать с нуля — этапы 1–2).
+- `conventional-commits` — коммиты.
+- `research` — если для задачи про расписание понадобится фактура по
+  Airflow (params при scheduled runs) — через Context7.

.scratch/handoffs/20260719-2144-hitl-mentee-path-redesign.md

@@ -0,0 +1,103 @@
+# Handoff: ручной HITL пути менти пройден — вырос в набросок редизайна
+
+Дата: 2026-07-19 21:44.
+Жанр: handoff по ADR-0003 после сессии «ручная HITL-проверка пути менти»
+(долг переносился пятый handoff подряд — закрыт).
+
+## Что сделано
+
+- **HITL-проверка пути менти пройдена целиком, своими руками через UI.**
+  Чистый стенд (`make clean` + `make up`) -> Airflow UI: `ddl_init` ->
+  `generator_control` `backfill` (профиль `ci`) -> ETL -> `make superset-init`
+  -> дашборд глазами -> `generator_control` `next-day` -> проверка стыка.
+  Каждый шаг сверен по данным (ClickHouse, manifest, chain-check).
+- **Результат мира:** backfill `[00:00, 06:00)` = 16 054 события; после
+  `next-day` = 110 602 события, визитов 10 228, пользователей 1 726;
+  `boundaries` = три границы, `model_t_end` = `2026-01-02 06:00`.
+  `generated-history-chain-check` — EXIT 0 (стык 06:00: 9 переходящих
+  визитов, непарных 0, однородность подтверждена).
+- **9 находок + рамочная модель** — в
+  `.scratch/generator-model-time-startup-history/hitl-findings.md`.
+  Половина находок родилась из наблюдений менти. HITL из «проверить, что
+  не сломалось» перерос в **набросок редизайна пути менти**.
+
+## Ключевые выводы (кратко; подробно — в hitl-findings.md)
+
+- **Рамочная модель менти:** основной режим — `import` артефакта (база),
+  дальше две ветки от одного состояния: `next-day` (пакетно) и `continue`
+  (живой поток). Это три разных лабораторных. `next-day` и `continue`
+  не схлопывать. Подтверждено `launch.py:117-137`.
+- **F7 + замер:** опыт на 6h беден; нужен готовый артефакт из файла.
+  Артефакт 6h = 49 МБ; `xz -9e` -> 1,1 МБ (48x, 13,5 с). На 3 дня ~13 МБ
+  — кладётся в обычный git. Паттерн-образец: `airflow-greenplum-solution`
+  (`bookings/seed/demo.sql.xz`).
+- **Решение менти:** целевой стартовый мир — **3 дня на `daily-wave`**
+  (обсуждаемо). На `ci` три дня плоские — волну даёт `daily-wave`.
+- **F8:** два профиля путают. Свести к одному учебному (волна, ×60);
+  `ci` (×1) — служебный для тестов. ×60 оправдан live-лабой (`continue`).
+- **F9:** `next-day` растёт O(N²) из-за полной перечитки Kafka для
+  счётчиков (`service.py:591`). Параллелить не то (ломает детерминизм);
+  правильно — инкрементальные счётчики (O(N), снимает риск OOM). Это и
+  есть решение «новый формат состояния manifest», блокирующее расписание.
+- **F1, F5 (баги UI):** форма `generator_control` держит необязательные
+  поля обязательными (`type="string"` без `null`); Airflow и Superset
+  быстро разлогинивают (ротацию секрета исключил, корень TBD).
+
+## Состояние
+
+- Ветка `feature/data-generator`. После этого handoff в дереве останутся:
+  `hitl-findings.md` + этот handoff (коммитятся), плюс **не коммитить**
+  `data/ci_backfill.json` (49 МБ, побочный от backfill; `.gitignore` его
+  не покрывает — риск, см. ниже).
+- Стенд **оставлен поднятым** по просьбе пользователя; в мире 1,25 суток
+  (профиль `ci`), live-генератор не запущен. Выросший мир можно смотреть
+  в Superset (dashboard id 1).
+
+## Что дальше
+
+1. **Разложить находки в постановки по плейбуку** (этапы 1-2, двойное
+   слепое ревью). Ориентировочно ~4 задачи (номера 21+ в `issues/`):
+   - **Ядро:** эталонный 3-дневный артефакт (`daily-wave`) как база
+     менти через `import`; формат/сжатие (`xz`, нужен ли `raw_topics`);
+     место хранения (git после отладки сида). Снимает F7.
+   - **Профиль:** один учебный профиль, `ci` -> служебный тестовый.
+     Перед слиянием проверить, не зависит ли live-тест от скорости ×1
+     (F8).
+   - **Расписание + retention:** беспараметрный DAG `next-day` (F1/F3),
+     `schedule`, инкрементальные счётчики manifest (F9/F6). Это одна
+     связка — их корень общий.
+   - **Баг-фиксы:** F1 (форма) и F5 (разлогин); F4 (JS-баг Grid) низкий.
+2. **Три режима -> свои уроки/лабы** — вход в учебный контент
+   (`docs/course/`). Под каждую ветку отдельная лаба: `next-day`
+   (пакетная инкрементальная обработка) и `continue` (потоковый приём);
+   общая база `import` — их совместное начало. Отдельно от
+   инфраструктурных задач.
+3. **Мелочь по гигиене:** `data/*.json` не покрыт `.gitignore` —
+   побочные артефакты backfill (49 МБ) рискуют попасть в коммит. Решить:
+   правило в `.gitignore` или чистить артефакты после прогонов.
+
+## Проверки этой сессии
+
+- `ddl_init`: 4 слоя созданы (stg 12 / ods 8 / dds 2 / dm 6 таблиц).
+- Форма мира после backfill: пирамида 445 < 1516 < 16 054, интервал
+  `[00:00, 06:00)` точный.
+- После `next-day`: 3 границы в manifest, мир до `2026-01-02 06:00`.
+- `generated-history-chain-check`: EXIT 0.
+- Длительность `next-day` (метаданные Airflow): задача `run_next_day`
+  638 с (~10,6 мин); ETL `trigger_etl` 30 с — узкое место в генерации.
+- Замер сжатия: `xz -9e` 48x за 13,5 с; gzip -9 17x.
+
+## Отклонения процесса
+
+- Ревью субагентами не запускали: пользователь просил «свежий взгляд»,
+  что по договорённости = без субагентов. Проверка проведена мной руками.
+- Обход бага F1: форму backfill/next-day заполняли значениями профиля
+  `ci` целиком (пустые необязательные поля UI не пропускает).
+
+## Suggested skills
+
+- `claude-subagent-playbook` — разложить находки в постановки тем же
+  конвейером (этапы 1-2 с нуля).
+- `conventional-commits` — коммиты.
+- `research` / Context7 — для задачи про профиль/форму (Airflow Param
+  `type=["null","string"]`) и про формат артефакта.

AGENTS.md

@@ -4,10 +4,18 @@
 
 ## Цель репозитория
 
-Реализовать [тестовое задание DE](./docs/DE-task.md): поднять в `docker compose` стек Kafka + ClickHouse + Airflow + Superset + Prometheus/Grafana и получить витрины для первичного анализа.
+Данный проект - учебный для менти. Учебная ценность разработок - одна из его базовых ценностей.
 
 ## Обязательные правила
 
+Пиши на ясном русском языке. Иностранные слова оставляй только там, где у термина нет устоявшегося русского аналога: имена технологий и инструментов (Kafka, ClickHouse, Airflow) и названия из кода. Если для понятия есть обычное русское слово — используй его, не выдумывай транслитерации (пиши «приведение в соответствие», а не «реконсиляция»; «точка отсчёта», а не «origin»).
+
+Документы, комментарии и объяснения держи короткими и понятными читателю, который их не писал: простые слова, короткие фразы, сложную мысль поясняй при первом упоминании (помни про менти-неспециалиста). Если понятность и буквальная точность спорят — выбирай понятность. Правило касается и текста, и заголовков разделов.
+
+Внутренние рассуждения и промежуточные пометки по ходу работы веди на английском — он экономнее по токенам (кириллица занимает примерно в 1,5–2 раза больше). На русском остаётся всё, что видит и хранит проект: итоговые ответы пользователю, документы, комментарии в коде и сообщения коммитов.
+
+Для работы с python использовать uv.
+
 ### Данные
 
 - Не загружать `*.jsonl` целиком без необходимости: по умолчанию использовать малый срез (`head -n 20..50`).
@@ -52,7 +60,7 @@ Single-context: `CONTEXT.md` и `docs/adr/` в корне репозитория
 - [docs/COMMIT_RULES.md](./docs/COMMIT_RULES.md) — правила оформления коммитов.
 - [docs/course/](./docs/course/) — продвинутый учебный курс «со звёздочкой» на базе стенда (PRD, план обучения, стандарт уроков); начинать с [docs/course/README.md](./docs/course/README.md).
 - [plans/](./plans/) — legacy-планы (использовать как исторический контекст, не как источник истины).
-- `.scratch/handoffs/YYYY-MM-DD-<slug>.md` — handoff'ы для продолжения работы в новой сессии (одноразовые, коммитятся, уборка best-effort; скилл `handoff` пишет сюда). См. [docs/adr/0003-handoffs-in-scratch.md](./docs/adr/0003-handoffs-in-scratch.md).
+- `.scratch/handoffs/YYYYMMDD-HHMM-<slug>.md` — handoff'ы для продолжения работы в новой сессии (одноразовые, коммитятся, уборка best-effort; скилл `handoff` пишет сюда). См. [docs/adr/0003-handoffs-in-scratch.md](./docs/adr/0003-handoffs-in-scratch.md).
 
 ## Ограничения по структуре
 

CONTEXT.md

@@ -22,8 +22,11 @@
 `domain_sessionid`). Поэтому в этой модели **сессия ≡ визит ≡ `click_id`** —
 группа событий под одним идентификатором, а не окно активности по тайм-ауту.
 Если в будущем понадобится «настоящая» сессия по 30-минутному окну неактивности —
-это отдельная производная над `user_domain_id` + `event_ts`; на текущих данных
+это отдельная производная над `user_domain_id` + `event_ts`, и на сиде она дала
-она дала бы те же группы (разброс времени внутри `click_id` ≤ 1 мин).
+бы **другие** группы: в полном сиде 11 внутрисессионных пауз превышают 30 минут,
+а разброс времени внутри `click_id` доходит до 49 минут (см. профиль
+сид-датасета ниже; ранее здесь ошибочно значилось «разброс ≤ 1 мин» — это был
+замер по малому срезу файла).
 
 «Сессию» и «визит» используем как синонимы; в UI предпочитаем «визит», когда важно
 подчеркнуть, что это не сессия-по-тайм-ауту.
@@ -44,9 +47,61 @@ user_domain_id  (пользователь, постоянный)
 
 Здоровые данные дают пирамиду `users ≤ sessions ≤ events`.
 
-## Почему на демо `Unique Users == Unique Sessions`
+## Термины потоковой генерации (steady-stream)
 
-В демо-датасете (`data/*.jsonl`) каждый пользователь имеет **ровно один**
+Относятся к синтетическому потоку из генератора (режим `steady-stream`), не к
+статическому сиду. Решение и контекст — [ADR-0004](./docs/adr/0004-steady-stream-synthetic-generator.md),
+форма доработки — [спека генератора](./docs/specs/2026-06-09-generator-rework-hierarchical.md).
+
+### Популяция пользователей (user population)
+
+Множество пользователей с **постоянными** `user_domain_id`, которые генератор
+держит во времени и из которых разыгрывает активность. В отличие от сида (где
+пул `user_domain_id` плоский и 1:1 с визитами), популяция — это источник
+возвратов: один и тот же пользователь порождает несколько визитов.
+
+### Возвращающийся пользователь (returning user)
+
+Пользователь, открывающий **более одного** визита (`click_id`) во времени, с
+межсессионными паузами. Именно возвраты дают расхождение `users < sessions` —
+то, чего нет на сиде (`users == sessions`) и что отличает поток от статики.
+
+### Три значения слова «сид»
+
+Слово перегружено — в разговоре про генератор это **три разные сущности**, их
+нельзя путать (см. [ADR-0005](./docs/adr/0005-generator-model-clock.md)):
+
+- **`GEN_SEED`** — зерно ГПСЧ генератора (детерминизм случайных решений). Не
+  данные, а число.
+- **архивный статический сид** (короткое имя — «статический сид», файлы
+  `data/*.jsonl`) — кладовка готовых значений для генератора: браузеры,
+  страны, устройства, метки кампаний. По
+  [ADR-0006](./docs/adr/0006-generation-as-sole-analytics-source.md)
+  он **выведен из аналитики и стал архивным**: витрины, дашборды и курс идут через
+  startup-history/backfill → Kafka → STG → ODS → DDS → DM → Superset. Цель —
+  **совсем убрать файл**, когда генератор научится придумывать фактуру сам
+  (отдельная спека). Профиль ниже — теперь опорные цифры и список
+  известных расхождений, а не эталон для подгонки (подгонять генерацию под сид
+  число-в-число в ADR-0006 отклонено).
+- **стартовая история стенда** (синонимы — **«стартовый сид»** и **«новый сид»**;
+  это не новые значения слова, а та же сущность) — сгенерированное прошлое (заливка `K → ∞` +
+  заморозка состояния), с которого живой стенд стартует непрерывно. По ADR-0006
+  она **несущая**: именно с неё свежий стенд получает историю с первой минуты.
+  Механизм реализован через Airflow DAG `generator_control` и служебный чистый
+  путь `make generated-history-analytics`; решение про часы — [ADR-0005](./docs/adr/0005-generator-model-clock.md).
+
+### Модельное время и масштаб (×K)
+
+**Модельное время стенда** отвязано от настенных часов: генератор крутит
+внутренние часы, а драйвер задаёт скорость — ×1 (как реальное время), ×K
+(ускоренно, учебная «ручка» урока 7) или `K → ∞` (мгновенная заливка прошлого).
+При ускорении «сейчас» стенда уходит вперёд настенного времени — это свойство, не
+баг (ключ аналитики — `event_timestamp`). Решение и режимы —
+[ADR-0005](./docs/adr/0005-generator-model-clock.md).
+
+## Почему на статическом сиде `Unique Users == Unique Sessions`
+
+В архивном статическом сиде (`data/*.jsonl`) каждый пользователь имеет **ровно один**
 `click_id` — связь user↔визит строго 1:1 (проверено: 99 пользователей =
 99 `click_id` в полном файле). Поэтому `uniqExact(user_domain_id)` и
 `uniqExact(click_id)` дают одинаковое число.
@@ -58,11 +113,32 @@ user_domain_id  (пользователь, постоянный)
 (события на визит, доля визитов с одним событием), а различие «пользователь vs
 сессия» объясняется текстом урока.
 
-Синтетический генератор (ветка `feature/data-generator`) проблему не решает, а
+В аналитическом контуре это больше не опорный сценарий: генератор ведёт
-усугубляет: он штампует свежий `click_id` на каждое событие, и `click_id`
+популяцию пользователей и возвращения во времени.
-вырождается в «событие». См. `generator/KNOWN_ISSUES.md` на той ветке.
+
+## Профиль сид-датасета (измерено 2026-06-10, полные файлы)
+
+Опорные цифры о статическом сиде (`data/*.jsonl`) — для калибровки генератора
+и проверки гипотез. Измерено по **полным** файлам (1000 событий); внимание:
+ранние оценки «1..7 событий на визит» делались по малому срезу и неверны.
+
+- **Объём:** 1000 событий, 99 визитов (`click_id`), 99 пользователей (1:1).
+- **Длина визита:** 1..27 событий, медиана 10, среднее 10.1.
+- **Паузы между событиями визита:** медиана ~20 с, p95 ≈ 17 мин,
+  максимум ≈ 40 мин; пауз длиннее 30 минут — 11 штук. Разброс времени внутри
+  одного `click_id` — до 49 минут.
+- **Воронка:** 25% визитов достигают `/confirmation`. Пути — с петлями:
+  возвраты на `/home`, просмотр обоих товаров; у 21 из 25 «купивших» визитов
+  есть события **после** `/confirmation`, у 9 — `/confirmation` встречается
+  дважды. То есть `/confirmation` — последний *шаг воронки*, но не обязательно
+  последнее *событие визита*.
+- **Страницы (по событиям):** `/home` 426, `/product_a` 236, `/product_b` 157,
+  `/cart` 93, `/payment` 53, `/confirmation` 35. `event_type` — 100% `pageview`.
 
 ## Слои данных
 
 `STG → ODS → DDS → DM` — см. [`docs/ARCHITECTURE.md`](./docs/ARCHITECTURE.md).
-Витрины (`dm.*`) и дашборд Superset строятся на статическом сиде, не на потоке.
+Сейчас витрины (`dm.*`) и дашборд Superset строятся на статическом сиде. По
+[ADR-0006](./docs/adr/0006-generation-as-sole-analytics-source.md) целевой источник
+аналитики — генерация (стартовая история и живой поток); перевод загрузки, витрин
+и дашбордов на неё входит в текущую работу, детальный план — отдельной спекой.

Makefile

@@ -1,23 +1,33 @@
 .PHONY: up down clean ddl data transform logs \
+        generated-history-analytics generated-history-check generated-history-runtime-check generated-history-chain-check \
+        startup-history-export startup-history-import startup-history-check \
         reload-monitoring recover-monitoring \
-        superset-init superset-dashboard superset-ui superset-restart
+        superset-init superset-dashboard superset-ui superset-restart \
+        generator-up generator-down generator-logs generator-restart \
+        generator-backfill generator-continue generator-reset \
+        generator-test generator-test-build generator-test-cov \
+        contract-test config-test test lint
 
 COMPOSE ?= docker compose
+PROFILE ?= ci
+PYTEST_ARGS ?= -q -p no:cacheprovider
+PYTHON_CHECK_PATHS := airflow/dags configs generator scripts superset tests
+BASH_SCRIPTS := $(shell find scripts -type f -name '*.sh' | sort)
 
 # ============================================================================
 # Основные команды
 # ============================================================================
 
 up:
-	$(COMPOSE) up -d
+	$(COMPOSE) up -d --build clickhouse kafka kafka-ui postgres-metadata airflow-webserver airflow-scheduler prometheus grafana kafka-exporter statsd-exporter
 
 # Остановить и удалить контейнеры/сети текущего проекта
 down:
-	$(COMPOSE) down
+	$(COMPOSE) --profile live-generator down
 
 # Полная очистка окружения проекта (включая volumes)
 clean:
-	$(COMPOSE) down -v --remove-orphans
+	$(COMPOSE) --profile live-generator down -v --remove-orphans
 
 logs:
 	$(COMPOSE) logs -f --tail=200 $(service)
@@ -35,6 +45,34 @@ data:
 transform:
 	bash ./scripts/run_batch.sh
 
+# Чистый аналитический прогон: стартовая история генератора -> STG -> ODS -> DDS -> DM -> Superset
+generated-history-analytics:
+	COMPOSE_BIN="$(COMPOSE)" bash ./scripts/run_generated_history_analytics.sh
+
+# Повторяемая проверка после прогона стартовой истории
+generated-history-check:
+	PROFILE="$${PROFILE:-$${GEN_LAUNCH_PROFILE:-$(PROFILE)}}" GEN_LAUNCH_PROFILE="$${GEN_LAUNCH_PROFILE:-$${PROFILE:-$(PROFILE)}}" CHECK_LIVE_SEAM="$${CHECK_LIVE_SEAM:-1}" COMPOSE_BIN="$(COMPOSE)" bash ./scripts/check_generated_analytics.sh
+
+# Быстрый runtime gate issue 17: короткий daily-wave backfill + live seam без Superset UI
+generated-history-runtime-check:
+	COMPOSE_BIN="$(COMPOSE)" bash ./scripts/run_generated_history_runtime_check.sh
+
+# Проверить все завершённые стыки в накопительной цепочке модельных границ
+generated-history-chain-check:
+	COMPOSE_BIN="$(COMPOSE)" bash ./scripts/check_generated_history_chain.sh
+
+# Сгенерировать стартовую историю и сохранить портативный артефакт
+startup-history-export:
+	COMPOSE_BIN="$(COMPOSE)" bash ./scripts/export_startup_history_artifact.sh
+
+# Воспроизвести портативный артефакт стартовой истории в Kafka
+startup-history-import:
+	COMPOSE_BIN="$(COMPOSE)" bash ./scripts/import_startup_history_artifact.sh
+
+# Сверить ClickHouse после импорта с manifest артефакта
+startup-history-check:
+	COMPOSE_BIN="$(COMPOSE)" bash ./scripts/check_startup_history_manifest.sh
+
 # Перезагрузка конфигурации мониторинга (после изменений в provisioning)
 reload-monitoring:
 	@echo "=== Перезагрузка сервисов мониторинга ==="
@@ -85,3 +123,72 @@ superset-ui:
 # Перезапуск Superset
 superset-restart:
 	$(COMPOSE) restart superset
+
+# ============================================================================
+# Генератор событий (автономный стриминг)
+# ============================================================================
+
+# Запустить только генератор (полезно для отладки)
+generator-up:
+	$(COMPOSE) up -d --build generator
+
+# Остановить генератор
+generator-down:
+	$(COMPOSE) stop generator
+
+# Логи генератора
+generator-logs:
+	$(COMPOSE) logs -f --tail=100 generator
+
+# Перезапуск генератора с пересборкой
+generator-restart:
+	$(COMPOSE) up -d --build --force-recreate generator
+
+# Промотать стартовую историю через профиль запуска
+generator-backfill:
+	COMPOSE_BIN="$(COMPOSE)" bash ./scripts/run_generator.sh backfill
+
+# Продолжить live-поток из существующего state
+generator-continue:
+	COMPOSE_BIN="$(COMPOSE)" bash ./scripts/run_generator.sh continue
+
+# Запустить live-поток как новый мир
+generator-reset:
+	COMPOSE_BIN="$(COMPOSE)" bash ./scripts/run_generator.sh reset
+
+# Собрать тестовый образ генератора
+generator-test-build:
+	cd generator && docker build -t generator:test .
+
+# Запустить тесты генератора (pytest)
+generator-test: generator-test-build
+	@echo "=== Запуск тестов генератора ==="
+	docker run --rm -v $(PWD):/workspace -w /workspace/generator generator:test pytest tests/ $(PYTEST_ARGS)
+
+# Запустить тесты с покрытием
+generator-test-cov: generator-test-build
+	@echo "=== Запуск тестов с покрытием ==="
+	docker run --rm -v $(PWD):/workspace -w /workspace/generator generator:test pytest tests/ -v --cov=. --cov-report=term-missing
+
+# Запустить контрактные тесты верхнего уровня
+contract-test: generator-test-build
+	@echo "=== Запуск контрактных тестов репозитория ==="
+	docker run --rm -v $(PWD):/workspace -w /workspace generator:test pytest tests/ $(PYTEST_ARGS)
+
+# Проверить конфигурацию compose без запуска сервисов
+config-test:
+	$(COMPOSE) config --quiet
+
+# Быстрый предкоммитный набор: тесты генератора, контракты и конфигурация
+test: generator-test contract-test config-test
+
+# Статические проверки без запуска стенда
+lint: generator-test-build
+	@echo "=== Проверка синтаксиса Python ==="
+	docker run --rm -e PYTHONPYCACHEPREFIX=/tmp/pycache -v $(PWD):/workspace -w /workspace generator:test python -m compileall -q $(PYTHON_CHECK_PATHS)
+	@echo "=== Проверка синтаксиса Bash ==="
+	bash -n $(BASH_SCRIPTS)
+	@echo "=== Проверка docker compose ==="
+	$(COMPOSE) config --quiet
+	@echo "=== Проверка пробелов в diff ==="
+	git diff --check

README.md

@@ -9,8 +9,13 @@
 витринами.
 
 Поток данных коротко:
-`data/*.jsonl → Airflow (kafka_load) → Kafka → ClickHouse (слой STG) → Airflow
+- **стартовая история**: `generator backfill → Kafka → ClickHouse (STG) →
-(etl_pipeline: STG → ODS → DDS → DM) → Superset`.
+  batch STG → ODS → DDS → DM → Superset`.
+- **живое продолжение**: `generator live → Kafka → ClickHouse (STG) → batch ETL
+  → Superset`.
+
+Файлы `data/*.jsonl` больше не основной источник аналитики. Пока они остаются
+архивной кладовкой значений для генератора: браузеры, страны, устройства и UTM.
 
 ## Куда дальше
 
@@ -23,36 +28,77 @@
 
 ## Быстрый старт
 
-Стенд управляется через Airflow — это основной рабочий способ. Отдельные shell-скрипты в
+Перед первой командой нужны `Docker` с `docker compose`, `make`, `bash`, `curl`,
-`scripts/` оставлены как запасной вариант для локальных прогонов (см.
+`git` и `uv`. `uv` нужен для локальных Python-проверок и команд разработки.
-[OPERATIONS](./docs/OPERATIONS.md)).
+
+Для ручной работы поднимите стенд и создайте стартовую историю через Airflow:
 
 ```bash
-# 1. Поднять весь стек
 make up
-docker compose ps   # убедиться, что контейнеры запустились
+make ddl
+docker compose ps
 ```
 
-Дальше — три шага в Airflow (веб-интерфейс `http://localhost:8080`, логин и пароль
+Откройте Airflow: `http://localhost:8080` (`admin/admin`). Сначала снимите
-`admin`/`admin`). Сними каждый DAG с паузы (кнопка Unpause) и запусти по очереди:
+паузу с DAG `etl_pipeline` (переключатель слева от имени): на свежем стенде он
+создаётся на паузе, и `backfill` откажется стартовать. Затем запустите
+`generator_control` с операцией `backfill`: DAG создаст стартовую историю,
+запустит ETL и выполнит `check`. `make up` не запускает live-генератор; live
+включается отдельно командой `make generator-continue`.
 
-1. `ddl_init` — создаёт базы, таблицы и представления в ClickHouse.
+После обновления репозитория снова выполните `make up`: команда пересобирает
-2. `kafka_load` — заливает события из `data/*.jsonl` в Kafka.
+Airflow-образ и подтягивает новые зависимости и DAG-и. Superset-дэшборд
-3. `etl_pipeline` — прогоняет цепочку STG → ODS → DDS → DM.
+собирается позже, когда DM уже готов: через `make generated-history-analytics`
+или `make superset-init`.
 
-Те же шаги можно запускать из командной строки — это удобно для скриптов:
+Для полностью автоматического чистого прогона из консоли есть команда — это
+тот же путь, что выше через Airflow UI, но одной командой и без ручных шагов
+(DDL она применяет сама, отдельный `make ddl` не нужен):
 
 ```bash
-docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger ddl_init
+make generated-history-analytics
-
-# Загрузить первые 100 строк каждого файла (limit=0 — загрузить всё)
-docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger kafka_load \
-  --conf '{"limit": 100, "reset_topics": true}'
-
-docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger etl_pipeline \
-  --conf '{"full_refresh": true}'
 ```
 
+По умолчанию это быстрый профиль `ci`: 6 часов модельного времени. Историю на
+2 суток с суточной волной можно прогнать одной командой. В live-продолжении
+`daily-wave` идёт с ×60: модельные сутки проходят примерно за 24 настенные
+минуты.
+
+```bash
+PROFILE=daily-wave make generated-history-analytics
+```
+
+Разовую длительность можно задать без ручного расчёта правой границы:
+
+```bash
+GEN_HISTORY_DURATION=2d make generated-history-analytics
+```
+
+Повторить техническую проверку после такого прогона только стартовой истории:
+
+```bash
+CHECK_LIVE_SEAM=0 make generated-history-check
+```
+
+Стык backfill/live проверяйте отдельным коротким сценарием:
+
+```bash
+make generated-history-runtime-check
+```
+
+Перед коммитом используйте быстрые проверки:
+
+```bash
+make test
+make lint
+```
+
+Они не чистят volumes и не запускают долгие стендовые сценарии. Полная проверка
+стыка backfill/live остаётся отдельной командой `make generated-history-runtime-check`.
+
+Сохранить стартовую историю в файл и восстановить её без новой генерации можно
+по [runbook стартовой истории](./docs/runbooks/startup-history.md).
+
 Проверить, что данные дошли до витрин:
 
 ```bash
@@ -76,17 +122,16 @@ docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=12
 
 Готовый дашборд в Superset:
 `http://localhost:8088/superset/dashboard/ecommerce-analytics/` — он создаётся
-автоматически через минуту-две после `make up`. Состав и настройка дашборда описаны в
+во время `make generated-history-analytics`. Состав и настройка дашборда описаны в
 [SUPERSET_DASHBOARD](./docs/SUPERSET_DASHBOARD.md).
 
 ## Как устроен поток данных
 
 ```mermaid
 flowchart LR
-    subgraph AF["Airflow"]
+    subgraph GEN["Generator"]
-        D1["ddl_init"]
+        BF["backfill"]
-        D2["kafka_load"]
+        LIVE["live"]
-        D3["etl_pipeline"]
     end
 
     subgraph Kafka["Kafka"]
@@ -100,11 +145,12 @@ flowchart LR
         DM["DM: витрины VIEW"]
     end
 
-    D2 -->|загрузка JSONL| Kafka -->|Kafka MV| STG
+    BF -->|стартовая история| Kafka
+    LIVE -->|продолжение| Kafka
+    Kafka -->|Kafka MV| STG
     STG -->|batch| ODS -->|batch| DDS -->|VIEW| DM
 
-    D1 -.->|DDL| CH
+    DDL["DDL"] -.-> CH
-    D3 -.->|batch| ODS & DDS
 ```
 
 «Грязные» записи не роняют пайплайн: ошибки разбора складываются в `ods.*_errors` и в
@@ -119,6 +165,8 @@ flowchart LR
   обоснование решений.
 - [Запуск и эксплуатация](./docs/OPERATIONS.md) — сценарий запуска, параметры DAG-ов,
   мониторинг, частые проблемы.
+- [Runbook стартовой истории](./docs/runbooks/startup-history.md) — экспорт,
+  импорт и live-продолжение из готового артефакта.
 - [Карта репозитория](./docs/REPO_MAP.md) — где какие файлы и что менять.
 - [Курс «Кликстрим на ClickHouse»](./docs/course/README.md) — учебная программа на этом
   стенде.

airflow/dags/generator_control_dag.py

@@ -0,0 +1,356 @@
+"""
+DAG-пульт генератора стартовой истории.
+
+Пульт выполняет только Python-код генератора внутри Airflow worker. Жизненный
+цикл контейнеров остаётся в Makefile.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from datetime import datetime, timedelta
+
+from airflow import DAG
+from airflow.exceptions import AirflowException
+from airflow.models.dag import DagModel
+from airflow.models.param import Param
+from airflow.operators.empty import EmptyOperator
+from airflow.operators.python import BranchPythonOperator, PythonOperator
+from airflow.operators.trigger_dagrun import TriggerDagRunOperator
+from airflow.utils.session import provide_session
+from airflow.utils.trigger_rule import TriggerRule
+from airflow_clickhouse_plugin.hooks.clickhouse import ClickHouseHook
+
+from clickstream_generator.airflow_control import (
+    KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS,
+    assert_clickhouse_matches_manifest,
+    assert_expected_t_end,
+    assert_live_generator_not_running,
+    assert_live_generator_not_running_for_next_day,
+    assert_next_day_snapshot,
+    assert_stand_clean,
+    build_control_env,
+    build_next_day_env,
+    default_artifact_path,
+    load_manifest_from_kafka,
+    load_state_from_kafka,
+    run_backfill,
+    run_import,
+    run_next_day,
+    target_dag_trigger_error,
+    validate_import_artifact,
+)
+from clickstream_generator.launch import PROFILES
+
+
+default_args = {
+    "owner": "airflow",
+    "depends_on_past": False,
+    "email_on_failure": False,
+    "email_on_retry": False,
+    "retries": 0,
+    "retry_delay": timedelta(minutes=1),
+}
+
+ETL_DAG_ID = "etl_pipeline"
+
+
+def _conf(context) -> dict:
+    dag_run = context.get("dag_run")
+    return dag_run.conf if dag_run and dag_run.conf else {}
+
+
+def _param(context, name: str):
+    return _conf(context).get(name, context["params"][name])
+
+
+def _operation(context) -> str:
+    return str(_param(context, "operation"))
+
+
+def _artifact_path(context) -> str:
+    value = str(_param(context, "artifact_path") or "").strip()
+    if value:
+        return value
+    return default_artifact_path(_operation(context))
+
+
+def _overrides(context) -> dict[str, str]:
+    return {
+        key: str(_param(context, param_name) or "").strip()
+        for param_name, key in {
+            "seed": "GEN_SEED",
+            "model_time_speed": "GEN_MODEL_TIME_SPEED",
+        }.items()
+    }
+
+
+def _build_env(context, operation: str) -> dict[str, str]:
+    artifact_path = _artifact_path(context)
+    if (
+        operation == "backfill"
+        and not str(_param(context, "artifact_path") or "").strip()
+    ):
+        artifact_path = None
+    return build_control_env(
+        operation,
+        profile_name=str(_param(context, "profile")),
+        duration=str(_param(context, "duration") or "").strip(),
+        artifact_path=artifact_path,
+        overrides=_overrides(context),
+    )
+
+
+def choose_operation(**context) -> str:
+    """Выбирает ветку пульта по параметру operation."""
+    operation = _operation(context)
+    if operation == "backfill":
+        return "check_etl_not_paused_before_backfill"
+    if operation == "import":
+        return "check_etl_not_paused_before_import"
+    if operation == "next-day":
+        return "check_etl_not_paused_before_next_day"
+    if operation == "check":
+        return "check_only"
+    raise ValueError(f"Неизвестная операция: {operation}")
+
+
+def precheck_backfill(**context) -> None:
+    """Проверяет чистоту стенда перед backfill."""
+    assert_live_generator_not_running()
+    hook = ClickHouseHook(clickhouse_conn_id="clickhouse_default", database="default")
+    assert_stand_clean(KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS, hook)
+    context["ti"].xcom_push(
+        key="generator_env",
+        value=_build_env(context, "backfill"),
+    )
+
+
+def run_backfill_task(**context) -> None:
+    """Выполняет backfill через код генератора."""
+    env = context["ti"].xcom_pull(task_ids="precheck_backfill", key="generator_env")
+    run_backfill(env)
+
+
+def precheck_import(**context) -> None:
+    """Проверяет чистоту стенда и совместимость артефакта перед import."""
+    assert_live_generator_not_running()
+    hook = ClickHouseHook(clickhouse_conn_id="clickhouse_default", database="default")
+    assert_stand_clean(KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS, hook)
+    env = _build_env(context, "import")
+    artifact_path = _artifact_path(context)
+    validate_import_artifact(env, artifact_path)
+    context["ti"].xcom_push(key="generator_env", value=env)
+    context["ti"].xcom_push(key="artifact_path", value=artifact_path)
+
+
+def run_import_task(**context) -> None:
+    """Выполняет import портативного артефакта."""
+    ti = context["ti"]
+    env = ti.xcom_pull(task_ids="precheck_import", key="generator_env")
+    artifact_path = ti.xcom_pull(task_ids="precheck_import", key="artifact_path")
+    run_import(env, artifact_path)
+
+
+def precheck_next_day(**context) -> None:
+    """Проверяет точку продолжения и готовит неизменные настройки мира."""
+    assert_live_generator_not_running_for_next_day()
+    manifest = load_manifest_from_kafka()
+    state = load_state_from_kafka()
+    assert_next_day_snapshot(manifest, state)
+    assert_expected_t_end(
+        str(_param(context, "expected_t_end") or "").strip(),
+        str(manifest["model_t_end"]),
+    )
+    context["ti"].xcom_push(
+        key="generator_env",
+        value=build_next_day_env(manifest),
+    )
+
+
+def run_next_day_task(**context) -> None:
+    """Генерирует следующий модельный день от проверенного state."""
+    env = context["ti"].xcom_pull(
+        task_ids="precheck_next_day",
+        key="generator_env",
+    )
+    run_next_day(env)
+
+
+def check_manifest_task(**context) -> None:
+    """Сверяет витрину ClickHouse с manifest стартовой истории."""
+    manifest = load_manifest_from_kafka()
+    hook = ClickHouseHook(clickhouse_conn_id="clickhouse_default", database="default")
+    assert_clickhouse_matches_manifest(manifest, hook)
+
+
+@provide_session
+def assert_target_dag_not_paused(dag_id: str, session=None) -> None:
+    """
+    Проверяет, что зависимый DAG можно запустить.
+
+    Context7: для Airflow 2.10.5 у старого TriggerDagRunOperator нет надёжного
+    fail_when_dag_is_paused, поэтому паузу проверяем заранее через DagModel.
+    """
+    dag_model = session.query(DagModel).filter(DagModel.dag_id == dag_id).one_or_none()
+    error = target_dag_trigger_error(dag_id, dag_model)
+    if error:
+        raise AirflowException(error)
+
+
+# Context7, Airflow 2.10.5: Param поддерживает enum, а max_active_runs ограничивает
+# число одновременных DAG run. Поэтому форму и блокировку next-day держим в DAG.
+with DAG(
+    dag_id="generator_control",
+    description="Пульт стартовой истории генератора",
+    default_args=default_args,
+    schedule=None,
+    start_date=datetime(2024, 1, 1),
+    catchup=False,
+    max_active_runs=1,
+    is_paused_upon_creation=True,
+    tags=["generator", "startup-history"],
+    params={
+        "operation": Param(
+            "backfill",
+            type="string",
+            enum=["backfill", "import", "next-day", "check"],
+            title="Операция",
+            description=(
+                "Что сделать: создать историю, импортировать артефакт, "
+                "добавить следующий день или проверить витрины."
+            ),
+        ),
+        "profile": Param(
+            sorted(PROFILES)[0],
+            type="string",
+            enum=sorted(PROFILES),
+            title="Профиль",
+            description="Именованный набор настроек генератора.",
+        ),
+        # "null" в type делает поля формы необязательными (Context7, Airflow 2.10.5).
+        "duration": Param(
+            None,
+            type=["null", "string"],
+            title="Длительность",
+            description="Например 6h или 2d. Пусто — взять длительность из профиля.",
+        ),
+        "seed": Param(
+            None,
+            type=["null", "string"],
+            title="GEN_SEED",
+            description="Пусто — взять seed из профиля.",
+        ),
+        "model_time_speed": Param(
+            None,
+            type=["null", "string"],
+            title="GEN_MODEL_TIME_SPEED",
+            description="Пусто — взять скорость модельного времени из профиля.",
+        ),
+        "artifact_path": Param(
+            None,
+            type=["null", "string"],
+            title="Артефакт",
+            description=(
+                "Backfill: куда сохранить файл; пусто — не сохранять. "
+                "Import: что читать; пусто — путь по умолчанию в data."
+            ),
+        ),
+        "expected_t_end": Param(
+            None,
+            type=["null", "string"],
+            title="Ожидаемая граница next-day",
+            description=(
+                "Необязательный model_t_end до запуска. Защищает от "
+                "повторной доливки того же дня."
+            ),
+        ),
+    },
+) as dag:
+    route = BranchPythonOperator(
+        task_id="choose_operation",
+        python_callable=choose_operation,
+    )
+
+    precheck_backfill_task = PythonOperator(
+        task_id="precheck_backfill",
+        python_callable=precheck_backfill,
+    )
+    backfill_task = PythonOperator(
+        task_id="run_backfill",
+        python_callable=run_backfill_task,
+    )
+
+    precheck_import_task = PythonOperator(
+        task_id="precheck_import",
+        python_callable=precheck_import,
+    )
+    import_task = PythonOperator(
+        task_id="run_import",
+        python_callable=run_import_task,
+    )
+
+    precheck_next_day_task = PythonOperator(
+        task_id="precheck_next_day",
+        python_callable=precheck_next_day,
+    )
+    next_day_task = PythonOperator(
+        task_id="run_next_day",
+        python_callable=run_next_day_task,
+    )
+
+    check_etl_not_paused_before_backfill = PythonOperator(
+        task_id="check_etl_not_paused_before_backfill",
+        python_callable=assert_target_dag_not_paused,
+        op_kwargs={"dag_id": ETL_DAG_ID},
+    )
+    check_etl_not_paused_before_import = PythonOperator(
+        task_id="check_etl_not_paused_before_import",
+        python_callable=assert_target_dag_not_paused,
+        op_kwargs={"dag_id": ETL_DAG_ID},
+    )
+    check_etl_not_paused_before_next_day = PythonOperator(
+        task_id="check_etl_not_paused_before_next_day",
+        python_callable=assert_target_dag_not_paused,
+        op_kwargs={"dag_id": ETL_DAG_ID},
+    )
+
+    trigger_etl = TriggerDagRunOperator(
+        task_id="trigger_etl",
+        trigger_dag_id=ETL_DAG_ID,
+        conf={"full_refresh": True},
+        wait_for_completion=True,
+        allowed_states=["success"],
+        failed_states=["failed"],
+        poke_interval=30,
+        trigger_rule=TriggerRule.NONE_FAILED_MIN_ONE_SUCCESS,
+    )
+
+    check_after_etl = PythonOperator(
+        task_id="check_after_etl",
+        python_callable=check_manifest_task,
+    )
+
+    check_only = PythonOperator(
+        task_id="check_only",
+        python_callable=check_manifest_task,
+    )
+
+    done = EmptyOperator(
+        task_id="done",
+        trigger_rule=TriggerRule.NONE_FAILED_MIN_ONE_SUCCESS,
+    )
+
+    route >> [
+        check_etl_not_paused_before_backfill,
+        check_etl_not_paused_before_import,
+        check_etl_not_paused_before_next_day,
+        check_only,
+    ]
+    check_etl_not_paused_before_backfill >> precheck_backfill_task
+    check_etl_not_paused_before_import >> precheck_import_task
+    check_etl_not_paused_before_next_day >> precheck_next_day_task
+    precheck_backfill_task >> backfill_task >> trigger_etl
+    precheck_import_task >> import_task >> trigger_etl
+    precheck_next_day_task >> next_day_task >> trigger_etl
+    trigger_etl >> check_after_etl >> done
+    check_only >> done

airflow/requirements.txt

@@ -6,5 +6,8 @@ psycopg2-binary==2.9.9
 # ClickHouse operator/hook для DAG'ов
 airflow-clickhouse-plugin==1.6.0
 
-# Kafka client для загрузки данных (DAG kafka_load)
+# Kafka client для загрузки данных и пульта генератора
 kafka-python==2.0.6
+
+# Метрики импортируются кодом генератора; HTTP-сервер в Airflow-задачах выключен
+prometheus-client==0.21.1

configs/prometheus.yml

@@ -27,4 +27,13 @@ scrape_configs:
       - targets: ["statsd-exporter:9102"]
         labels:
           instance: Airflow-1
+    honor_labels: true
+
+  # Generator metrics (custom events generator)
+  - job_name: "generator"
+    metrics_path: "/metrics"
+    static_configs:
+      - targets: ["generator:9109"]
+        labels:
+          instance: Generator-1
     honor_labels: true

docker-compose.yml

@@ -10,6 +10,7 @@ x-airflow-env: &airflow-default-env
   AIRFLOW__METRICS__STATSD_HOST: "statsd-exporter"
   AIRFLOW__METRICS__STATSD_PORT: "8125"
   AIRFLOW__METRICS__STATSD_PREFIX: "airflow"
+  PYTHONPATH: /opt/airflow/generator_src
 
 
 services:
@@ -115,6 +116,7 @@ services:
       - "8080:8080"
     volumes:
       - ./airflow/dags:/opt/airflow/dags
+      - ./generator/src:/opt/airflow/generator_src:ro
       - ./sql:/opt/airflow/sql:ro
       - ./data:/opt/airflow/data
     networks:
@@ -140,6 +142,7 @@ services:
       "
     volumes:
       - ./airflow/dags:/opt/airflow/dags
+      - ./generator/src:/opt/airflow/generator_src:ro
       - ./sql:/opt/airflow/sql:ro
       - ./data:/opt/airflow/data
     networks:
@@ -162,6 +165,7 @@ services:
       <<: *airflow-default-env
     volumes:
       - ./airflow/dags:/opt/airflow/dags
+      - ./generator/src:/opt/airflow/generator_src:ro
       - ./sql:/opt/airflow/sql:ro
       - ./data:/opt/airflow/data
     networks:
@@ -284,6 +288,58 @@ services:
       postgres-metadata:
         condition: service_healthy
 
+  # Генератор событий (автономный стриминг в Kafka)
+  generator:
+    profiles:
+      - live-generator
+    build:
+      context: ./generator
+      dockerfile: Dockerfile
+    environment:
+      KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS: kafka:29092
+      # Режим steady-stream: короткие тики 1-10 сек (по умолчанию 5)
+      GEN_TICK_SECONDS: ${GEN_TICK_SECONDS:-5}
+      GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN: ${GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN:-30}
+      GEN_JITTER_PCT: ${GEN_JITTER_PCT:-20}
+      GEN_MIN_EVENTS_PER_TICK: ${GEN_MIN_EVENTS_PER_TICK:-1}
+      GEN_MAX_EVENTS_PER_TICK: ${GEN_MAX_EVENTS_PER_TICK:-50}
+      GEN_MAX_SESSION_EVENTS: ${GEN_MAX_SESSION_EVENTS:-30}
+      GEN_MAX_ACTIVE_SESSIONS: ${GEN_MAX_ACTIVE_SESSIONS:-200}
+      GEN_POPULATION_MAX: ${GEN_POPULATION_MAX:-300}
+      GEN_P_NEW_USER: ${GEN_P_NEW_USER:-0.15}
+      GEN_MIN_RETURN_MINUTES: ${GEN_MIN_RETURN_MINUTES:-30}
+      GEN_MODEL_T0: ${GEN_MODEL_T0:-2026-01-01T00:00:00+00:00}
+      GEN_MODEL_T_END: ${GEN_MODEL_T_END:-}
+      GEN_MODEL_TIMEZONE: ${GEN_MODEL_TIMEZONE:-UTC}
+      GEN_MODEL_TIME_SPEED: ${GEN_MODEL_TIME_SPEED:-1}
+      GEN_RUN_MODE: ${GEN_RUN_MODE:-live}
+      GEN_LAUNCH_PROFILE: ${GEN_LAUNCH_PROFILE:-ci}
+      GEN_DATA_DIR: /data
+      GEN_SEED: ${GEN_SEED:-}
+      GEN_ENABLED: ${GEN_ENABLED:-true}
+      GEN_METRICS_PORT: ${GEN_METRICS_PORT:-9109}
+      # Сохранение состояния между рестартами
+      GEN_STATE_ENABLED: ${GEN_STATE_ENABLED:-true}
+      GEN_STATE_RESET: ${GEN_STATE_RESET:-false}
+      # PYTHONUNBUFFERED для сразу видеть логи
+      PYTHONUNBUFFERED: "1"
+    ports:
+      - "9109:9109"  # Prometheus metrics endpoint
+    volumes:
+      - ./data:/data:ro
+    networks:
+      - cs_dwh
+    depends_on:
+      - kafka
+    restart: unless-stopped
+    # SIGTERM останавливает генератор на границе пакета; минута нужна на сброс буфера Kafka.
+    stop_grace_period: 1m
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "python", "-c", "import sys; sys.exit(0)"]
+      interval: 30s
+      timeout: 10s
+      retries: 3
+
   # Kafka Exporter для мониторинга через Prometheus
   kafka-exporter:
     image: danielqsj/kafka-exporter:v1.9.0

docs/ARCHITECTURE.md

@@ -27,10 +27,14 @@
 flowchart LR
     subgraph AF["Airflow"]
         DAG1["ddl_init"]
-        DAG2["kafka_load"]
+        DAG2["generator_control"]
         DAG3["etl_pipeline"]
     end
 
+    subgraph GEN["Generator"]
+        G["generator-service"]
+    end
+
     subgraph Kafka["Kafka"]
         K[4 топика]
     end
@@ -53,7 +57,9 @@ flowchart LR
         V[витрины VIEW]
     end
 
-    DAG2 -->|JSONL| K -->|MV| S
+    DAG2 -->|startup-history backfill/import| K
+    G -->|live после make generator-continue| K
+    K -->|MV| S
     S -->|batch| O
     O -->|argMax + JOIN| D1 & D2
     O -.->|ошибки| OE
@@ -63,16 +69,25 @@ flowchart LR
     DAG3 -.->|batch| ODS & DDS
 ```
 
+В учебном стенде предусмотрены два пути загрузки:
+
+- `startup-history`: DAG `generator_control` создаёт или импортирует историю, добавляет следующий модельный день, запускает ETL и проверяет витрины;
+- `live`: генератор запускается явно через `make generator-continue`, когда нужна непрерывная подача новых событий.
+
 ### Слои и их назначение
 
 ```mermaid
 flowchart LR
     subgraph AF["Airflow"]
         DAG1["ddl_init"]
-        DAG2["kafka_load"]
+        DAG2["generator_control"]
         DAG3["etl_pipeline"]
     end
 
+    subgraph GEN["Generator"]
+        G["generator-service"]
+    end
+
     subgraph L1["STG"]
         KAFKA["Kafka Engine"]
         STG_T["*_raw таблицы"]
@@ -91,7 +106,9 @@ flowchart LR
         DM_T["VIEW"]
     end
 
-    DAG2 -->|JSONL| KAFKA -->|MV| STG_T
+    DAG2 -->|startup-history| KAFKA
+    G -->|live| KAFKA
+    KAFKA -->|MV| STG_T
     STG_T -->|batch| ODS_T
     ODS_T -->|argMax + JOIN| DDS_T -->|VIEW| DM_T
     ODS_T -.->|ошибки| DQ
@@ -347,6 +364,7 @@ sequenceDiagram
     participant User as Пользователь
     participant Compose as Docker Compose
     participant Airflow as Airflow
+    participant Gen as generator-service
     participant K as Kafka
     participant CH as ClickHouse
     participant STG as stg.*_raw
@@ -368,14 +386,21 @@ sequenceDiagram
     Airflow->>CH: sql/ddl/dm/40_dm.sql
     CH-->>User: ✅ Структура БД создана
 
-    User->>Airflow: Trigger kafka_load
+    alt Startup-history режим
-    Airflow->>K: precheck + prepare_topics
+        User->>Airflow: Trigger generator_control (backfill/import)
-    loop 4 файла
+        Airflow->>K: события стартовой истории
-        Airflow->>K: KafkaProducer.send(topic, json_line)
+        Airflow->>Airflow: trigger etl_pipeline + check
+        K-->>User: ✅ История в Kafka и витринах
+    else Live режим
+        User->>Compose: make generator-continue
+        loop каждые 1-10 секунд
+            Gen->>K: send N_t (Poisson) в 4 топика
+        end
+        K-->>User: ✅ Непрерывный поток в Kafka
     end
+
     K->>CH: Потребление сообщений
     CH->>STG: INSERT через MV
-    K-->>User: ✅ Данные в Kafka
     CH-->>User: ✅ Данные в STG
 
     User->>Airflow: Trigger etl_pipeline
@@ -607,27 +632,34 @@ INSERT INTO dm.daily_traffic SELECT * FROM dm.v_daily_traffic;
 
 ### Airflow-оркестрация
 
-Инфраструктура Airflow развёрнута и готова к использованию:
+Инфраструктура Airflow развёрнута и отвечает за DDL/ETL и стартовую историю.
+Живой генератор контейнеров запускается отдельно через Makefile.
 
 ```python
-# airflow/dags/ddl_init_dag.py — создание баз/таблиц (ручной запуск при bootstrap)
+# airflow/dags/ddl_init_dag.py — создание баз/таблиц
-# airflow/dags/kafka_load_dag.py — загрузка JSONL в Kafka (через kafka-python)
+# airflow/dags/generator_control_dag.py — backfill/import/next-day/check стартовой истории
 # airflow/dags/etl_pipeline_dag.py — основной ETL (STG→ODS→DDS→DM)
+# airflow/dags/kafka_load_dag.py — архивный ручной путь из JSONL, не основной контур
 
 # Учебный формат:
 # - DDL и трансформации выполняются явными SQL-task через ClickHouseOperator;
 # - SQL-файлы вызываются по фиксированным путям;
-# - загрузка данных в Kafka выполняется через DAG `kafka_load`.
+# - загрузка может идти двумя путями:
+#   1) startup-history через DAG `generator_control`;
+#   2) live-поток через явный `make generator-continue`.
 #
-# Основной demo-сценарий:
+# Базовый demo-сценарий:
-# ddl_init -> kafka_load -> etl_pipeline
+# ddl_init -> generator_control(backfill/import) -> etl_pipeline -> check
+# Расширенный учебный сценарий:
+# make generator-continue + периодический etl_pipeline
 ```
 
-**DAG `kafka_load`**:
+**DAG `generator_control`**:
-- Загрузка данных из `data/*.jsonl` в Kafka через `kafka-python`
+- `backfill`: создаёт стартовую историю через генератор
-- TaskGroup `precheck`: проверка Kafka, файлов, параметров
+- `import`: импортирует портативный артефакт стартовой истории
-- TaskGroup `ingest`: создание топиков → параллельная загрузка 4 потоков → проверка
+- `next-day`: пакетно добавляет следующий модельный день от текущего слепка мира
-- Параметры: `limit` (0 = все), `reset_topics`
+- `check`: сверяет ClickHouse с manifest стартовой истории
+- После `backfill` и `import` запускает `etl_pipeline` с `full_refresh`
 
 **Подключение к ClickHouse:**
 - Connection: `clickhouse_default`

docs/DE-task.md

@@ -1,55 +1,43 @@
-**Дашборд для e-commerce кликстрима**
+# DE-task: краткое ТЗ проекта
 
-Представьте, что вы работаете в e-commerce проекте. Бизнес-юнит в процессе обсуждения, закупать ли вам кликстрим логов посещения некоторого портала другого магазина. Для первичного анализа вам предоставили данные, чтобы оценить применимость и выводы, которые можно сделать из них.
+Дата актуализации: 14 февраля 2026.
 
-Вам нужно подготовить данные для первичного анализа и собрать несколько графиков в дашборд. Финальный результат вашей работы — развернутая инфраструктура и дашборд с графиками на которых "бизнес" может сделать выводы о данных. Вам дали полный карт-бланш на тему того, как эти данные можно обработать.
+## Цель
 
-## Вам нужно:
+Собрать учебный DE-стенд, который показывает полный путь данных:
+`Kafka -> ClickHouse (STG/ODS/DDS/DM) -> BI`, с устойчивой обработкой "грязных" данных и понятной наблюдаемостью.
 
-* спроектировать хранилище в /PostgreSQL/Clickhouse/ со слоями и объектами, которые вы посчитаете нужными
+## Что нужно сделать
-* написать все нужные расчёты и алгоритмы для создания витрин
-* реализовать расчёт с помощью какого-то регулярного процесса
-* сделать на основе этих данных дашборд который можно будет посмотреть в браузере
 
-### Какие инструменты выбрать
+- Развернуть стек в `docker compose`: Kafka, ClickHouse, Airflow, Superset, Prometheus, Grafana.
+- Организовать ingest в Kafka в двух режимах:
+  - `bootstrap`: загрузка JSONL через Airflow DAG `kafka_load`;
+  - `steady-stream`: автономный генератор, работающий независимо от потребителей.
+- Построить слои хранилища `STG -> ODS -> DDS -> DM` в ClickHouse.
+- Настроить регулярные трансформации в Airflow (`ddl_init`, `etl_pipeline`).
+- Подготовить витрины и дашборд для первичного анализа.
 
-Пара вариантов:
+## Ключевые требования
 
-* **Kafka + Clickhouse + Airflow + Superset/Power BI**
+- "Грязные" записи не должны валить пайплайн: ошибки фиксируются в ODS/DQ-слое.
-* Postgresql + dagster + Grafana
+- Генератор работает отдельно от потребителей и Airflow-триггеров.
-* dlt + duckdb + Airflow + [Panel](https://panel.holoviz.org/)
+- Решение должно быть воспроизводимым и пригодным для учебной демонстрации.
-* Clickhouse + Airflow + Redis + [Streamlit](https://streamlit.io/)
-* sqlitedb + скрипты питона + Flask + d3.js
 
-Начните с маленького среза данных, чтобы ознакомиться, что за данные вам предоставляют:
+## Границы MVP
 
-* browser_events.jsonl — данные с информацией о просмотрах браузера
+- Один простой режим генератора (`steady-stream`) без сложных сценариев.
-* device_events.jsonl — данные об устройствах, с которых пользователи пользовались сайтом
+- Без production-гарантий уровня exactly-once.
-* geo_events.jsonl — данные о локации пользователя
+- Фокус на рабочем end-to-end контуре, а не на полной симуляции реального продакшена.
-* location_events.jsonl — вопреки названию, это данные не о локации пользователя, а непосредственно о положении пользователя на сайте и информации о том, откуда пользователь попал на страницу
 
-Смысл задачи на **своей ВМ** развернуть инструменты и загрузить данные в Kafka и из нее прогнать их в Clickhouse /другая DB по слоям.
+## Критерии готовности
 
-В Airflow взять данные из таблиц и преобразовать, потом выгрузить в Clickhouse / другая DB в агрегированном формате под дашборд.
+1. Стенд стабильно запускается и работает несколько часов.
+2. Данные корректно проходят путь Kafka -> STG -> ODS -> DDS -> DM.
+3. Поток событий в Kafka идёт постепенно малыми порциями, без искусственного минутного burst.
+4. Есть базовый дашборд и метрики для разбора работы стенда.
 
-Дашборд не оценивается, но будет плюсом, если получиться собрать удобный визуал.
+## Где детали реализации
 
-Записать можно на видео и отправить контактному лицу или продемонстрировать на собеседовании
+- Техническая архитектура: `docs/ARCHITECTURE.md`
-
+- План по генератору: `plans/generator_demo_stream_plan.md`
-Можно использовать любые инструменты.
+- Эксплуатация и запуск: `docs/OPERATIONS.md`
-
-Данные могут быть(скорее всего) с ошибками и компания которая их предоставляем заранее об этом сообщила т.к. они не хотят делиться 100% качественными данными полноценно с продакшена.
-
-### ИНФРАСТРУКТУРА
-
-* инфраструктура клевая и работает = 18 баллов
-* инфраструктура работает, но есть баги = 12 баллов
-* инфраструктура почти есть, но не совсем = 6 баллов
-* инфраструктуры нет = 0 баллов
-
-### ДАШБОРДЫ
-
-* дашборды есть и удобные и работают = 12 баллов
-* дашборды работают, но неудобные = 8 баллов
-* дашборды почти работают = 4 балла
-* дашбордов нет = 0 баллов

docs/DEMO_CHEATSHEET_5MIN.md

@@ -1,114 +0,0 @@
-# Шпаргалка для 5-минутного демо проекта
-
-Цель: за 5 минут показать работодателю рабочий end-to-end пайплайн и инженерный уровень исполнения.
-
----
-
-## 0) Подготовка до звонка (1 раз)
-
-```bash
-make up
-docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger ddl_init
-docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger kafka_load --conf '{"limit": 50, "reset_topics": true}'
-docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger etl_pipeline --conf '{"full_refresh": true}'
-```
-
-Проверить доступы:
-- Airflow: `http://localhost:8080` (`admin/admin`)
-- Kafka UI: `http://localhost:8082`
-- ClickHouse Play: `http://localhost:9123/play`
-- Grafana: `http://localhost:3000`
-- Superset: `http://localhost:8088`
-
----
-
-## 1) Сценарий на 5 минут (тайминг + реплики)
-
-### 0:00–0:30 — Контекст
-
-Что открыть:
-- README/схему архитектуры или короткий слайд.
-
-Что сказать:
-- «Это мини-DWH кликстрима: Kafka + ClickHouse + Airflow + Superset + Prometheus/Grafana.»
-- «Поток: JSONL -> Kafka -> STG -> ODS -> DDS -> DM-витрины.»
-- «Ключевая цель: быстрый повторяемый прогон и устойчивость к грязным данным.»
-
-### 0:30–1:20 — Оркестрация в Airflow
-
-Что открыть:
-- Airflow UI, DAG-и `ddl_init`, `kafka_load`, `etl_pipeline`.
-
-Что сказать:
-- «`ddl_init` создаёт DDL, `kafka_load` грузит данные в Kafka, `etl_pipeline` считает слои.»
-- «Запуск ручной, параметры прозрачные: `limit`, `reset_topics`, `full_refresh`.»
-
-### 1:20–2:10 — Ingest через Kafka
-
-Что открыть:
-- Kafka UI (топики/сообщения), затем ClickHouse STG.
-
-Что сказать:
-- «Одна строка входа = одно сообщение Kafka.»
-- «В STG храним сырой JSON без потери данных, типизация делается позже в ODS.»
-
-### 2:10–3:20 — Проверка результата в ClickHouse
-
-Что открыть:
-- ClickHouse Play и выполнить запросы ниже.
-
-Что сказать:
-- «Показываю факт прохождения по слоям и готовые витрины для аналитики.»
-
-```sql
-SELECT count() AS rows FROM ods.browser_event;
-SELECT count() AS rows FROM dds.event;
-SELECT count() AS rows FROM dds.click;
-SELECT * FROM dm.v_daily_traffic ORDER BY event_date DESC LIMIT 10;
-SELECT * FROM dm.v_utm_effectiveness ORDER BY clicks DESC LIMIT 10;
-```
-
-### 3:20–4:10 — Качество данных и устойчивость
-
-Что открыть:
-- `dm.dq_summary` и/или `ods.*_errors`.
-
-Что сказать:
-- «Грязные записи не валят пайплайн: ошибки фиксируются в ODS и отражаются в DQ summary.»
-- «Это важнее “идеально чистого” датасета, потому что поведение ближе к прод-среде.»
-
-```sql
-SELECT * FROM dm.dq_summary ORDER BY layer, table_name, check_name LIMIT 20;
-```
-
-### 4:10–5:00 — Мониторинг и BI
-
-Что открыть:
-- Grafana (overview-дашборд) и Superset (одна витрина/чарт).
-
-Что сказать:
-- «Есть observability: метрики по ClickHouse/Kafka/Airflow и алерты.»
-- «Есть BI-слой: витрины готовы для первичного анализа без ручных выгрузок.»
-
----
-
-## 2) План Б, если UI тормозит
-
-Показать то же самое через CLI:
-
-```bash
-docker compose ps
-docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=123456 --query "SELECT count() FROM dds.event"
-docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=123456 --query "SELECT * FROM dm.dq_summary LIMIT 10"
-curl -s http://localhost:9090/api/v1/targets | grep -o '"health":"[^"]*"'
-```
-
-Короткая реплика:
-- «Даже без UI видно, что pipeline отработал, витрины заполнены, мониторинг жив.»
-
----
-
-## 3) Финальная фраза (15 секунд)
-
-- «Проект показывает полный цикл DE-задачи: инфраструктура, ingestion, слои данных, DQ, витрины и мониторинг.»
-- «Если нужно, могу углубиться в любой блок: DAG, SQL-трансформации, модель данных или алерты.»

docs/DEMO_SCRIPT_10_15MIN.md

@@ -1,182 +0,0 @@
-# Сценарий демо на 10-15 минут (код + архитектура)
-
-Цель: дать студенту готовый сценарий, который показывает не только запуск стенда, но и инженерные решения в коде.
-
-Формат: запись экрана + голос.  
-Ориентир по времени: 12 минут (допуск 10-15).
-
----
-
-## 1) Подготовка перед записью (за 10-20 минут)
-
-```bash
-make up
-docker compose ps
-docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger ddl_init
-docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger kafka_load --conf '{"limit": 50, "reset_topics": true}'
-docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger etl_pipeline --conf '{"full_refresh": true}'
-```
-
-Проверить, что открываются:
-- Kafka UI: `http://localhost:8082`
-- Grafana: `http://localhost:3000/d/clickhouse-overview/clickhouse-overview`
-- Airflow: `http://localhost:8080/dags/ddl_init/grid?tab=details`
-- Superset (если используете): `http://localhost:8088/login/?next=/`
-- ClickHouse Play: `http://localhost:9123/play`
-
-Подготовить вкладки заранее:
-- `Makefile`
-- `docker-compose.yml`
-- `docs/ARCHITECTURE.md`
-- `airflow/dags/ddl_init_dag.py`
-- `airflow/dags/kafka_load_dag.py`
-- `airflow/dags/etl_pipeline_dag.py`
-- `sql/ddl/stg/10_stg.sql`
-- `sql/ods/20_stg_to_ods.sql`
-- `sql/dds/30_ods_to_dds.sql`
-- `sql/dm/40_dds_to_dm.sql`
-
-Опционально подготовить DBeaver (если хотите показывать не через Play):
-- Host: `localhost`
-- Port: `9123` (HTTP) или `8002` (native)
-- User: `default`
-- Password: `123456`
-
----
-
-## 2) Поминутный план выступления
-
-### 0:00-1:30 Инфраструктура и цель проекта
-
-Что показывать:
-- Терминал с `docker compose ps`
-- `Makefile`
-- `docker-compose.yml`
-
-Что говорить:
-- «Это учебный mini DWH для кликстрима: Kafka, ClickHouse, Airflow, Superset, Prometheus, Grafana.»
-- «Инфраструктура поднимается одной командой `make up`; внутри это `docker compose up -d`.»
-- «В `Makefile` также есть команды для остановки, очистки, перезагрузки мониторинга и recovery.»
-- «Сервисная цель проекта: быстро и повторяемо показать end-to-end поток данных до витрин.»
-
-Что подчеркнуть в коде:
-- В `Makefile` показать цели `up/down/clean/reload-monitoring/recover-monitoring`.
-- В `docker-compose.yml` бегло показать ключевые сервисы и порты.
-
-### 1:30-3:30 Архитектура и логика выбора
-
-Что показывать:
-- `docs/ARCHITECTURE.md` (диаграммы потока, слои STG/ODS/DDS/DM).
-
-Что говорить:
-- «Управление сделано через 3 DAG: `ddl_init`, `kafka_load`, `etl_pipeline`.»
-- «STG нужен для сырых событий как есть, чтобы сохранять воспроизводимость.»
-- «ODS типизирует и валидирует данные, включая фиксацию ошибок парсинга.»
-- «DDS собирает бизнес-сущности `event` и `click` для аналитики.»
-- «DM отдает витрины и агрегаты для BI и интервью-демо.»
-
-Объяснение решений:
-- «Разделение на слои уменьшает связность и ускоряет диагностику проблем.»
-- «Грязные данные не останавливают пайплайн: ошибки уходят в `ods.*_errors` и DQ-слой.»
-
-### 3:30-6:30 Показ кода DAG-ов
-
-Что показывать:
-- `airflow/dags/ddl_init_dag.py`
-- `airflow/dags/kafka_load_dag.py`
-- `airflow/dags/etl_pipeline_dag.py`
-
-Что говорить:
-- «В `ddl_init` код разворачивает DDL в ClickHouse и подготавливает структуру слоев.»
-- «В `kafka_load` есть управляемые параметры `limit` и `reset_topics` для быстрого smoke-прогона.»
-- «В `etl_pipeline` выполняются шаги STG->ODS->DDS->DM с конфигурацией `full_refresh`; итоговый DM-блок здесь — загрузка `dm.dq_summary`.»
-- «Логика запуска ручная: это удобно для демонстрации на собеседовании и для отладки.»
-
-Что обязательно назвать:
-- «Почему `limit=50` в демо: скорость и повторяемость важнее полноты.»
-- «Почему DAG-и разделены: проще локализовать сбой и перезапустить только нужный этап.»
-
-### 6:30-8:30 Показ SQL и модели данных
-
-Что показывать:
-- `sql/ddl/stg/10_stg.sql`
-- `sql/ods/20_stg_to_ods.sql`
-- `sql/dds/30_ods_to_dds.sql`
-- `sql/dm/40_dds_to_dm.sql`
-
-Что говорить:
-- «В STG используется связка Kafka Engine + Materialized View + MergeTree таблицы.»
-- «ODS делает типизацию, нормализацию и отправку проблемных строк в таблицы ошибок.»
-- «DDS собирает сущности по ключам (`event_id`, `click_id`), чтобы упростить аналитику.»
-- «Витрины DM строятся поверх DDS и готовы для BI.»
-
-Короткий акцент на DQ:
-- «Вместо падения на невалидном JSON сохраняем ошибку и продолжаем обработку потока.»
-
-### 8:30-10:30 Прогон в Airflow + проверка результата
-
-Что показывать:
-- Airflow UI: последний `Success` у `ddl_init`, `kafka_load`, `etl_pipeline`
-- ClickHouse Play или DBeaver
-
-Что выполнять:
-
-```sql
-SELECT count() AS rows FROM stg.browser_raw;
-SELECT count() AS rows FROM ods.browser_event;
-SELECT count() AS rows FROM dds.event;
-SELECT * FROM dm.v_daily_traffic ORDER BY event_date DESC LIMIT 10;
-SELECT * FROM dm.dq_summary ORDER BY layer, table_name, check_name LIMIT 20;
-```
-
-Что говорить:
-- «На экране видно прохождение данных по слоям и непустые витрины.»
-- «DQ summary подтверждает контроль качества и обработку проблемных записей.»
-
-### 10:30-12:00 Мониторинг и финал
-
-Что показывать:
-- Grafana: ClickHouse/Kafka/Airflow dashboards
-- Prometheus targets (опционально)
-- Superset dashboard (если подготовлен)
-
-Что говорить:
-- «Мониторинг показывает здоровье стенда и ключевые технические метрики.»
-- «На BI-слое уже можно отвечать на базовые бизнес-вопросы по трафику и UTM.»
-- «Итог: решение покрывает инфраструктуру, ingestion, трансформации, DQ, витрины и observability.»
-
----
-
-## 3) План Б, если что-то сломалось на записи
-
-Если не открывается UI:
-
-```bash
-docker compose ps
-docker compose logs -f --tail=100 airflow-webserver
-docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=123456 --query "SELECT count() FROM dds.event"
-curl -s http://localhost:9090/api/v1/targets | grep -o '"health":"[^"]*"'
-```
-
-Если Grafana пустая:
-
-```bash
-make reload-monitoring
-```
-
-Если мониторинг завис:
-
-```bash
-make recover-monitoring
-```
-
-Короткая реплика:
-- «Даже при проблемах UI я показываю проверку через CLI и SQL, чтобы подтвердить работоспособность пайплайна.»
-
----
-
-## 4) Готовый текст финала (20-30 секунд)
-
-«Я реализовал end-to-end mini DWH для кликстрима: от инфраструктуры и ingestion до витрин и мониторинга.  
-Архитектура послойная STG-ODS-DDS-DM, orchestration через Airflow DAG-и, а невалидные данные фиксируются без падения пайплайна.  
-Если нужно, могу детально разобрать любой уровень: DAG-код, SQL-трансформации, DQ-проверки или наблюдаемость системы.»

docs/OPERATIONS.md

@@ -6,18 +6,33 @@
 
 Базовые команды:
 
-- `make up` (или `docker compose up -d`)
+- `make up` (поднимает базовый стенд без Superset init; пересобирает Airflow-образ)
 - `make down` (остановить и удалить контейнеры/сети проекта)
 - `make clean` (полная очистка: `down -v --remove-orphans`)
+- `make generated-history-analytics` (штатный чистый прогон: стартовая история
+  генератора -> Kafka/STG -> ODS -> DDS -> DM -> Superset)
+- `CHECK_LIVE_SEAM=0 make generated-history-check` (повторяемая проверка
+  ClickHouse и Superset после прогона только стартовой истории)
+- `make generated-history-runtime-check` (короткая проверка стыка backfill/live)
+- `make generated-history-chain-check` (проверка завершённых стыков между
+  порциями истории)
 - `make ddl` (применяет SQL из `sql/ddl/00_databases.sql` и `sql/ddl/*/*.sql` в ClickHouse)
-- `make data` (пересоздаёт топики и заливает данные в Kafka; по умолчанию полный объём, срез — `LIMIT=50 make data`)
+- `make data` (архивный путь: заливает `data/*.jsonl` в Kafka; не основной источник аналитики)
 - `make transform` (запускает batch-процесс ODS -> DDS -> DM)
 - `make superset-init` (повторная инициализация Superset: подключение к ClickHouse, датасеты, дашборд)
+- `make test` (быстрый предкоммитный набор: тесты генератора, верхние
+  контрактные тесты и проверка compose-конфигурации)
+- `make lint` (статические проверки: синтаксис Python и Bash, compose-конфиг,
+  пробелы в diff)
 - `docker compose ps`
 - `docker compose logs -f --tail=200 <service>`
 - `docker compose down` (сохраняет named volumes, включая `clickhouse-data`)
 - `docker compose down -v` (удаляет named volumes, использовать осознанно)
 
+`make test` и `make lint` не заменяют стендовые проверки, которые управляют
+volumes или live-генератором. Для стыка backfill/live отдельно запускайте
+`make generated-history-runtime-check`.
+
 ## Порты
 
 Порты задаются в `docker-compose.yml`:
@@ -33,6 +48,79 @@
 
 ## Airflow DAGs
 
+Штатный ручной путь начинается с `generator_control`: чистый стенд получает
+стартовую историю генератора, затем этот же DAG запускает ETL и проверку.
+`kafka_load` остаётся для экспериментов и совместимости учебного стенда.
+
+### `generator_control`
+
+- Запуск: ручной (`Trigger DAG`).
+- Назначение: пульт стартовой истории генератора.
+- Операции:
+  - `backfill` — создать стартовую историю, затем запустить `etl_pipeline` и
+    дождаться `success`;
+  - `import` — импортировать портативный артефакт, затем запустить
+    `etl_pipeline` и дождаться `success`;
+  - `next-day` — восстановить мир из state, добавить 24 модельных часа,
+    затем запустить `etl_pipeline` и дождаться `success`;
+  - `check` — сверить ClickHouse с manifest из Kafka.
+- Параметры:
+  - `operation` (`backfill` / `import` / `next-day` / `check`);
+  - `profile` — список берётся из `PROFILES` генератора;
+  - `duration` — `6h`, `2d` и т.п.; пусто означает длительность профиля;
+  - `seed`, `model_time_speed` — необязательные переопределения мира;
+  - `artifact_path` — для `backfill` путь сохранения, для `import` путь чтения;
+  - `expected_t_end` — необязательная ожидаемая граница перед `next-day`.
+    При расхождении запуск показывает ожидаемое и фактическое значения.
+
+Backfill/import требуют чистый стенд: пустые data-топики Kafka и пустые
+`stg.*_raw`. При отказе очистите стенд через `make clean`. Операции `continue`
+в DAG нет: live-генератор — долгоживущий сервис, его запускают с консоли через
+`make generator-continue`.
+
+`next-day` работает на непустом стенде и не использует проверку чистоты.
+Перед записью пульт требует manifest, state ровно на его `T_end` и остановленный
+live-генератор. Настройки мира берутся из manifest; поля `profile`, `duration`,
+`seed` и `model_time_speed` формы для этой операции не применяются. Один запуск
+добавляет полуоткрытый диапазон `[T_end, T_end + 24h)` в UTC. Новая граница
+появляется в `boundaries`; старый manifest без поля читается как `[T0, T_end]`.
+Расписание остаётся выключенным (`schedule=None`), а `max_active_runs=1` не даёт
+двум доливкам выполняться параллельно.
+
+После двух доливок проверьте завершённые стыки:
+
+```bash
+make generated-history-chain-check
+```
+
+Проверка проходит по внутренним границам `boundaries`, ищет непарные строки и
+смену browser/referer/utm внутри переходящих визитов. Она не меняет
+`make generated-history-runtime-check` для стыка backfill/live.
+
+Точка фиксации `next-day` — новый manifest. Порядок записи: data-топики, state,
+manifest. Автоматического отката нет. Если запуск упал до публикации manifest,
+не повторяйте доливку поверх возможного хвоста. Очистите стенд и переимпортируйте
+последний исправный портативный артефакт, затем повторите `next-day`.
+
+Текущая версия пересчитывает накопительные счётчики и контрольные суммы по всей
+доступной истории data-топиков Kafka. Поэтому время выполнения и расход памяти
+каждой доливки растут вместе с историей. Стандартный срок хранения Kafka тоже
+ограничивает долгую работу стенда. Для ручного учебного цикла запускайте
+соседние дни без долгих пауз. Перед включением расписания отдельная задача
+должна выбрать одно из решений: бессрочное хранение data-топиков или новый
+формат накопительного состояния manifest.
+
+Перед запуском `etl_pipeline` пульт проверяет, что DAG не стоит на паузе. Если
+стоит, задача падает сразу с подсказкой снять паузу в UI или командой:
+
+```bash
+docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags unpause etl_pipeline
+```
+
+После обновления репозитория выполните `make up`, чтобы Airflow получил новые
+зависимости и DAG-и через пересборку образа. Superset metadata собирается после
+готового DM: через `make generated-history-analytics` или `make superset-init`.
+
 ### `ddl_init`
 
 - Запуск: ручной (`Trigger DAG`)
@@ -41,6 +129,7 @@
 
 ### `kafka_load`
 
+- Архивный путь, не основной источник аналитики.
 - Запуск: ручной (`Trigger DAG with config`)
 - Параметры:
   - `limit` (`int`, default `0`) — количество строк (`0` = все)
@@ -61,40 +150,550 @@
 - Параметры:
   - `full_refresh` (`bool`, default `true`) — очистить DDS перед загрузкой
   - `wait_stg_timeout_sec` (`int`, default `600`, minimum `30`) — сколько секунд задача `wait_for_stg_data` ждёт появления данных в STG, прежде чем упасть по таймауту
-- Зависимость: требует наличия данных в STG (от `kafka_load` или `make data`)
+- Зависимость: требует наличия данных в STG. В штатном сценарии STG наполняет
+  `make generated-history-analytics` через backfill генератора.
+- Архивные `kafka_load` и `make data` оставлены только для ручных экспериментов
+  и старых проверок.
 - Гейт целостности DDS: `check_dds_integrity` считает события без клика, а
   `assert_dds_integrity` роняет DAG при `orphan_events > 0`. Проверка идёт после
   `load_dds` и до `load_dm_summary`, чтобы DM не собирался поверх нарушенной связи
   `dds.event -> dds.click`. Для `assert_dds_integrity` задано `retries=0`: повтор не
   чинит уже собранную сироту и только задерживает явный failed-статус.
 
-## Рекомендуемый сценарий (фаза 2)
+## Генератор событий (автономный стриминг)
+
+Автономный сервис для непрерывной генерации событий в Kafka. Работает независимо
+от Airflow DAGs. `make up` его не запускает: live включается только явной
+командой.
+
+### Управление
 
 ```bash
-# 1. Запуск инфраструктуры
+# Продолжить live-поток из state
-make up
+make generator-continue
 
-# 2. Инициализация схемы (один раз)
+# Запустить генератор с текущими env напрямую
-# Airflow UI -> DAGs -> ddl_init -> Trigger DAG
+make generator-up
 
-# 3. Загрузка данных через Airflow
+# Остановить генератор
-# Airflow UI -> DAGs -> kafka_load -> Trigger DAG with config
+make generator-down
-# Параметры по умолчанию: limit=0, reset_topics=true
 
-# 4. Запуск ETL
+# Перезапуск с пересборкой
-# Airflow UI -> DAGs -> etl_pipeline -> Trigger DAG with config
+make generator-restart
-# {"full_refresh": true}
 
-# 5. Проверка результатов
+# Логи
-docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=123456 --query "SELECT count() FROM ods.browser_event"
+make generator-logs
-docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=123456 --query "SELECT count() FROM dds.event"
-docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=123456 --query "SELECT * FROM dm.dq_summary"
 ```
 
+### Конфигурация (env)
+
+| Переменная | Описание | По умолчанию |
+|------------|----------|--------------|
+| `GEN_TICK_SECONDS` | Интервал между тиками | `5` |
+| `GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN` | Базовая интенсивность (событий/мин) | `30` |
+| `GEN_JITTER_PCT` | Процент вариативности | `20` |
+| `GEN_MIN_EVENTS_PER_TICK` | Минимальный событийный бюджет тика | `1` |
+| `GEN_MAX_EVENTS_PER_TICK` | Максимальный событийный бюджет тика | `50` |
+| `GEN_MAX_SESSION_EVENTS` | Потолок длины одного визита | `30` |
+| `GEN_MAX_ACTIVE_SESSIONS` | Потолок одновременных активных визитов | `200` |
+| `GEN_POPULATION_MAX` | Потолок активной популяции пользователей | `300` |
+| `GEN_P_NEW_USER` | Доля визитов новых пользователей | `0.15` |
+| `GEN_MIN_RETURN_MINUTES` | Минимальная пауза перед возвратом пользователя | `30` |
+| `GEN_MODEL_T0` | Стартовая модельная точка, ISO 8601 с часовым поясом | `2026-01-01T00:00:00+00:00` |
+| `GEN_MODEL_T_END` | Правая граница стартовой истории для `backfill` | пусто |
+| `GEN_MODEL_TIMEZONE` | Часовой пояс модельных часов для дневного коэффициента | `UTC` |
+| `GEN_MODEL_TIME_SPEED` | Сколько модельных секунд проходит за одну настенную секунду | `1` |
+| `GEN_RUN_MODE` | Режим: `live`, `backfill` или `next-day` | `live` |
+| `GEN_LAUNCH_PROFILE` | Имя профиля запуска для логов | `ci` |
+| `GEN_STARTUP_HISTORY_ARTIFACT` | JSON-файл для экспорта стартовой истории в режиме `backfill` | пусто |
+| `GEN_STATE_ENABLED` | Сохранять state v3 между рестартами | `true` |
+| `GEN_STATE_RESET` | Сбросить state при старте | `false` |
+
+В `docker-compose.yml` через окружение переопределяются демо-параметры модели и
+режима, например:
+
+```bash
+GEN_STATE_RESET=true GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN=60 docker compose up -d generator
+```
+
+Контейнерные `KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS` и `GEN_DATA_DIR` в compose оставлены
+внутренними значениями `kafka:29092` и `/data`.
+
+### Стартовая история через backfill
+
+Штатная команда чистого прогона:
+
+```bash
+make generated-history-analytics
+```
+
+Она выполняет полный сброс volumes, поднимает ClickHouse и Kafka, применяет DDL,
+выполняет глагол `backfill`, прогоняет batch STG -> ODS -> DDS -> DM,
+инициализирует Superset и запускает техническую проверку. Для координатора или
+CI короткая повторная проверка такого готового стенда:
+
+```bash
+CHECK_LIVE_SEAM=0 make generated-history-check
+```
+
+По умолчанию команда требует live-строки после `T_end` и проверяет стык
+backfill/live. Чистый `make generated-history-analytics` отключает эту часть
+явно, потому что внутри него live-продолжение не запускается. Для ручной
+проверки только стартовой истории используйте:
+
+```bash
+CHECK_LIVE_SEAM=0 make generated-history-check
+```
+
+Для проверки другого live-окна:
+
+```bash
+CHECK_LIVE_SEAM=1 GEN_LIVE_CHECK_MINUTES=10 make generated-history-check
+```
+
+Для commit gate issue 17 есть короткий runtime-путь без полного `daily-wave` на
+2 суток и без Superset UI:
+
+```bash
+make generated-history-runtime-check
+```
+
+По умолчанию он берёт профиль `daily-wave`, но сжимает историю до `1h` и до
+25 секунд ждёт в STG визит с browser-событиями по обе стороны границы. Затем
+он делает второй batch и проверяет стык с `CHECK_LIVE_SEAM=1`.
+При остановке generator получает SIGTERM и завершает текущий пакет. Параметр
+`stop_grace_period: 1m` даёт время дописать четыре топика, сбросить буферы и
+записать историю пакета до принудительной остановки контейнера.
+Если машина медленная, можно увеличить только ожидания:
+
+```bash
+LIVE_SECONDS=45 WAIT_STG_SECONDS=10 make generated-history-runtime-check
+```
+
+По умолчанию команда использует быстрый профиль `ci`: 6 часов модельного
+времени. Историю на 2 суток с суточной волной можно получить одной командой.
+В live-продолжении `daily-wave` идёт с ×60 и тикает раз в секунду, поэтому
+модельные сутки проходят примерно за 24 настенные минуты:
+
+```bash
+PROFILE=daily-wave make generated-history-analytics
+```
+
+Разовую длительность можно задать без ручного расчёта `GEN_MODEL_T_END`:
+
+```bash
+GEN_HISTORY_DURATION=2d make generated-history-analytics
+```
+
+`GEN_RUN_MODE=backfill` быстро проматывает модельное прошлое от `GEN_MODEL_T0`
+до `GEN_MODEL_T_END` без сна. В Kafka попадают события только за полуоткрытый
+отрезок `[T0, T_end)`. В compact-topic `generator_state` сохраняется state на
+`T_end`, а в `generator_startup_history_manifest` — manifest с настройками и
+контрольными числами. При live-запуске с теми же настройками генератор видит,
+что state совпадает с manifest, и стартует ровно с `T_end` без настенной дельты.
+
+Новый backfill записывает `boundaries=[T0, T_end]`. Каждый успешный `next-day`
+добавляет одну границу, сдвигает `model_t_end` и пересчитывает накопительные
+счётчики и контрольные суммы по всей истории.
+
+Если историю нужно сохранить в файл и восстановить на чистом стенде без новой
+генерации, используйте [runbook стартовой истории](./runbooks/startup-history.md).
+
+Для чистого повтора пересоздавайте volumes. Это сбрасывает ClickHouse,
+Kafka-топики данных, state и manifest генератора. `make generated-history-analytics`
+делает это по умолчанию (`CLEAN_START=1`).
+
+Ручной backfill без всего аналитического контура:
+
+```bash
+PROFILE=daily-wave make generator-backfill
+```
+
+Перед записью команда проверяет с хоста, что Kafka data-топики и STG пустые.
+Если там уже есть данные, она останавливается с подсказкой `make clean`.
+
+Старый способ через `GEN_RUN_MODE`, `GEN_STATE_RESET` и `GEN_MODEL_T_END`
+остаётся низкоуровневым путём для отладки прямого `docker compose run`. В обычной
+проверке используйте `make generated-history-analytics`, чтобы не забыть
+Superset и итоговый check.
+
+Manifest можно посмотреть так:
+
+```bash
+docker compose exec -T kafka /opt/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh \
+  --bootstrap-server kafka:29092 \
+  --topic generator_startup_history_manifest \
+  --from-beginning \
+  --property print.key=true \
+  --timeout-ms 5000
+```
+
+Live-продолжение стартует с этого state. Используйте тот же профиль или ту же
+длительность, что были у backfill. Команда сама выставит `GEN_STATE_RESET=false`.
+Если state записан старой версией генератора, запуск теперь падает громко:
+сначала очистите стенд через `make clean` и пересоздайте историю. Команда
+`make generator-reset` подходит только для осознанного нового live-мира на
+чистом стенде: она тоже проверяет, что Kafka data-топики и STG пустые.
+
+```bash
+PROFILE=daily-wave make generator-continue
+
+sleep 5
+make generator-down
+sleep 10
+bash scripts/run_batch.sh
+```
+
+Базовая сверка формы данных после backfill:
+
+```sql
+WITH
+    toDateTime64('2026-01-01 00:00:00', 6) AS t0,
+    toDateTime64('2026-01-01 06:00:00', 6) AS t_end
+SELECT
+    uniqExact(user_domain_id) AS users,
+    uniqExact(click_id) AS visits,
+    count() AS events,
+    users < visits AND visits < events AS pyramid_ok,
+    min(event_ts) AS min_event_ts,
+    max(event_ts) AS max_event_ts,
+    min_event_ts >= t0 AND max_event_ts < t_end AS half_open_ok
+FROM dm.v_events_enriched
+WHERE event_ts >= t0 AND event_ts < t_end;
+```
+
+Повторяемость чистого прогона удобно сверять коротким digest по ключевым полям
+ClickHouse. Запускайте запрос после `bash scripts/run_batch.sh`; при одинаковых
+`GEN_SEED`, `T0`, `T_end` и настройках значение должно повторяться.
+
+```bash
+docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client \
+  --user=default \
+  --password=123456 \
+  --query "
+WITH
+    toDateTime64('2026-01-01 00:00:00', 6) AS t0,
+    toDateTime64('2026-01-01 06:00:00', 6) AS t_end
+SELECT hex(sipHash128(groupArray(tuple(
+    event_id,
+    click_id,
+    user_domain_id,
+    event_ts,
+    page_url_path
+)))) AS digest
+FROM (
+    SELECT
+        event_id,
+        click_id,
+        user_domain_id,
+        event_ts,
+        page_url_path
+    FROM dm.v_events_enriched
+    WHERE event_ts >= t0 AND event_ts < t_end
+    ORDER BY event_id
+  )"
+```
+
+Возвраты пользователей:
+
+```sql
+WITH
+    toDateTime64('2026-01-01 00:00:00', 6) AS t0,
+    toDateTime64('2026-01-01 06:00:00', 6) AS t_end,
+    users AS (
+        SELECT user_domain_id, uniqExact(click_id) AS visits
+        FROM dm.v_events_enriched
+        WHERE event_ts >= t0 AND event_ts < t_end
+          AND user_domain_id IS NOT NULL
+        GROUP BY user_domain_id
+    )
+SELECT
+    count() AS users,
+    countIf(visits > 1) AS returning_users,
+    returning_users / users AS returning_share
+FROM users;
+```
+
+Форма длины визита: проверяем не только среднее, а долю коротких визитов,
+медиану и долю визитов, срезанных потолком `GEN_MAX_SESSION_EVENTS`.
+
+```sql
+WITH
+    toDateTime64('2026-01-01 00:00:00', 6) AS t0,
+    toDateTime64('2026-01-01 06:00:00', 6) AS t_end,
+    30 AS max_session_events,
+    sessions AS (
+        SELECT
+            click_id,
+            count() AS events_count,
+            dateDiff('second', min(event_ts), max(event_ts)) AS duration_sec
+        FROM dm.v_events_enriched
+        WHERE event_ts >= t0 AND event_ts < t_end
+        GROUP BY click_id
+    )
+SELECT
+    count() AS visits,
+    countIf(events_count <= 2) / visits AS short_visit_share,
+    quantileExact(0.5)(events_count) AS median_events_per_visit,
+    avg(events_count) AS avg_events_per_visit,
+    countIf(events_count = max_session_events) / visits AS capped_visit_share,
+    quantileExact(0.5)(duration_sec) AS median_duration_sec
+FROM sessions;
+```
+
+Воронка должна монотонно убывать, а доля дошедших до `/confirmation` должна быть
+в согласованном коридоре для текущих настроек генератора. Для review gate
+`confirmation_share` сравнивается по калибровочной форме «страница была в
+визите». Строгий SQL ниже проверяет отдельное свойство: упорядоченный путь
+`/home -> товары -> /cart -> /payment -> /confirmation`.
+
+```sql
+WITH
+    toDateTime64('2026-01-01 00:00:00', 6) AS t0,
+    toDateTime64('2026-01-01 06:00:00', 6) AS t_end,
+    sessions AS (
+        SELECT
+            click_id,
+            minIf(event_ts, page_url_path = '/home') AS home_ts,
+            minIf(event_ts, page_url_path IN ('/product_a', '/product_b')) AS product_ts,
+            minIf(event_ts, page_url_path = '/cart') AS cart_ts,
+            minIf(event_ts, page_url_path = '/payment') AS payment_ts,
+            minIf(event_ts, page_url_path = '/confirmation') AS confirmation_ts
+        FROM dm.v_events_enriched
+        WHERE event_ts >= t0 AND event_ts < t_end
+        GROUP BY click_id
+    )
+SELECT
+    countIf(home_ts IS NOT NULL) AS home,
+    countIf(home_ts IS NOT NULL AND product_ts > home_ts) AS products,
+    countIf(home_ts IS NOT NULL AND product_ts > home_ts AND cart_ts > product_ts) AS cart,
+    countIf(home_ts IS NOT NULL AND product_ts > home_ts AND cart_ts > product_ts AND payment_ts > cart_ts) AS payment,
+    countIf(home_ts IS NOT NULL AND product_ts > home_ts AND cart_ts > product_ts AND payment_ts > cart_ts AND confirmation_ts > payment_ts) AS confirmation,
+    products <= home AND cart <= products AND payment <= cart AND confirmation <= payment AS monotonic_ok,
+    confirmation / home AS confirmation_share
+FROM sessions;
+```
+
+Калибровочная форма воронки проверяет, что страница была в визите, без строгого
+порядка событий. Именно эту форму используем для сравнения `confirmation_share`
+в review gate.
+
+```sql
+WITH
+    toDateTime64('2026-01-01 00:00:00', 6) AS t0,
+    toDateTime64('2026-01-01 06:00:00', 6) AS t_end,
+    sessions AS (
+        SELECT
+            click_id,
+            countIf(page_url_path = '/home') > 0 AS has_home,
+            countIf(page_url_path IN ('/product_a', '/product_b')) > 0 AS has_product,
+            countIf(page_url_path = '/cart') > 0 AS has_cart,
+            countIf(page_url_path = '/payment') > 0 AS has_payment,
+            countIf(page_url_path = '/confirmation') > 0 AS has_confirmation
+        FROM dm.v_events_enriched
+        WHERE event_ts >= t0 AND event_ts < t_end
+        GROUP BY click_id
+    )
+SELECT
+    countIf(has_home) AS home,
+    countIf(has_home AND has_product) AS products,
+    countIf(has_home AND has_product AND has_cart) AS cart,
+    countIf(has_home AND has_product AND has_cart AND has_payment) AS payment,
+    countIf(has_home AND has_product AND has_cart AND has_payment AND has_confirmation) AS confirmation,
+    products <= home AND cart <= products AND payment <= cart AND confirmation <= payment AS monotonic_ok,
+    confirmation / home AS confirmation_share
+FROM sessions;
+```
+
+Стык backfill + live проверяется после короткого live-продолжения:
+
+```sql
+WITH
+    toDateTime64('2026-01-01 00:00:00', 6) AS t0,
+    toDateTime64('2026-01-01 06:00:00', 6) AS t_end,
+    toDateTime64('2026-01-01 06:10:00', 6) AS t_live_end
+SELECT
+    count() AS events,
+    uniqExact(event_id) AS unique_events,
+    events - unique_events AS duplicate_events,
+    countIf(event_ts = t_end) AS boundary_events,
+    min(event_ts) AS min_event_ts,
+    max(event_ts) AS max_event_ts
+FROM dm.v_events_enriched
+WHERE event_ts >= t0 AND event_ts < t_live_end;
+```
+
+Однородность визитов, переходящих через `T_end`:
+
+```sql
+WITH
+    toDateTime64('2026-01-01 06:00:00', 6) AS t_end,
+    crossing AS (
+        SELECT
+            click_id,
+            min(event_ts) AS first_ts,
+            max(event_ts) AS last_ts,
+            groupUniqArray(user_domain_id) AS users,
+            groupUniqArray(device_type) AS devices,
+            groupUniqArray(os_name) AS os_names,
+            groupUniqArray(geo_country) AS countries
+        FROM dm.v_events_enriched
+        WHERE event_ts >= t_end - INTERVAL 30 MINUTE
+          AND event_ts < t_end + INTERVAL 30 MINUTE
+        GROUP BY click_id
+        HAVING first_ts < t_end AND last_ts >= t_end
+    )
+SELECT
+    count() AS crossing_visits,
+    countIf(
+        length(users) = 1
+        AND length(devices) = 1
+        AND length(os_names) = 1
+        AND length(countries) = 1
+    ) AS homogeneous_visits,
+    crossing_visits = homogeneous_visits AS context_ok
+FROM crossing;
+```
+
+### Проверка модельного времени в ClickHouse
+
+Для повторяемой проверки используйте чистый стенд и явный сброс состояния
+генератора. `event_timestamp` в событиях — модельное время от `GEN_MODEL_T0`, а
+не настенное время запуска процесса. При `GEN_MODEL_TIME_SPEED=K` один тик
+покрывает `GEN_TICK_SECONDS * K` модельных секунд, и событийный бюджет считается
+по этой модельной длительности.
+
+```bash
+make clean
+docker compose up -d clickhouse kafka
+make ddl
+
+GEN_SEED=4242 \
+GEN_MODEL_T0=2026-01-01T10:00:00+00:00 \
+GEN_MODEL_TIMEZONE=UTC \
+GEN_STATE_RESET=true \
+GEN_TICK_SECONDS=60 \
+GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN=60 \
+GEN_JITTER_PCT=0 \
+docker compose up -d --build generator
+
+# Убедитесь по логам, что Tick 1 завершился, а Tick 2 ещё не стартовал.
+sleep 9
+docker compose logs --tail=40 generator
+docker compose stop generator
+sleep 5
+bash scripts/run_batch.sh
+
+docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=123456 --query "
+SELECT
+    count() AS events,
+    min(event_ts) AS min_event_ts,
+    max(event_ts) AS max_event_ts,
+    uniqExact(event_id) AS unique_events,
+    uniqExact(click_id) AS unique_clicks
+FROM ods.browser_event
+FORMAT Vertical"
+```
+
+Повторите блок с теми же значениями. При чистом стенде и `GEN_STATE_RESET=true`
+контрольные числа должны совпасть, а `min_event_ts` должен начинаться от
+`2026-01-01 10:00:00`.
+
+### Топик истории
+
+Генератор пишет историю батчей в топик `generator_batch_history` (JSON, ключ `batch_id`).
+
+**Важно:** генератор требует работающей Kafka. Без Kafka генератор упадёт при старте или потеряет события.
+
+```bash
+# Чтение истории из Kafka
+docker compose exec kafka /opt/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh \
+  --bootstrap-server kafka:29092 \
+  --topic generator_batch_history \
+  --from-beginning
+```
+
+### Метрики
+
+Prometheus метрики доступны на `http://localhost:9109/metrics`:
+- `generator_events_total` — счётчик отправленных событий
+- `generator_publish_errors_total` — ошибки публикации
+- `generator_tick_duration_seconds` — длительность тика
+- `generator_last_success_timestamp` — время последнего успешного или частично
+  успешного тика
+
+### Мониторинг через Grafana
+
+**Dashboard URL:** `http://localhost:3000/d/generator-overview`
+
+Дашборд "Generator Overview" автоматически загружается при старте Grafana и содержит:
+
+| Раздел | Панели | Описание |
+|--------|--------|----------|
+| **Overview** | Events/min | Скорость генерации событий в минуту |
+| | Tick Duration | Медиана и p99 длительности тика |
+| | Last Successful Tick | Время последнего успешного тика |
+| **Events by Topic** | Events per Hour (24h bar chart) | Распределение событий по часам и топикам |
+| | Events Rate by Topic | График по 4 топикам (browser, location, device, geo) |
+| | Total Events by Topic | Суммарные счётчики по каждому топику |
+| **Errors** | Total Errors | Общее число ошибок публикации |
+| | Error Rate | Скорость ошибок (err/min) |
+| | Errors by Topic | Ошибки разбиты по топикам |
+| **Tick Statistics** | Tick Duration Distribution | p50, p95, p99 длительности тиков |
+| | Events per Tick | Среднее число событий на тик |
+| | Hour Factor | Текущий временной множитель (0.7/1.0/1.2) |
+| **Status** | Generator Status | Статус работы (enabled/disabled) |
+| | Generator Health | Статус активности (heartbeat last tick), не проверяет state save |
+| | Time Since Last Tick | Время с последнего тика |
+| **Info** | Полезные команды и параметры конфигурации |
+
+#### Troubleshooting генератора
+
+**Нет данных на дашборде:**
+1. Проверить, что генератор запущен: `docker compose ps generator`
+2. Проверить метрики напрямую: `curl http://localhost:9109/metrics`
+3. Проверить target в Prometheus: `http://localhost:9090/targets` (job: generator)
+
+**Высокий error rate:**
+- Проверить доступность Kafka: `docker compose ps kafka`
+- Смотреть логи: `make generator-logs`
+- Проверить consumer lag: дашборд Kafka Overview
+
+**Длительные тики (p99 > 1s):**
+- Проверить CPU/ресурсы контейнера
+- Возможно, высокая нагрузка на Kafka — проверить дашборд Kafka
+
+**Dashboard не загрузился:**
+```bash
+# Перезагрузить provisioning Grafana
+curl -s -u admin:admin -X POST http://localhost:3000/api/admin/provisioning/dashboards/reload
+
+# Или пересоздать контейнер
+docker compose restart grafana
+```
+
+## Рекомендуемый сценарий
+
+```bash
+# Полный чистый путь: генерация -> STG -> ODS -> DDS -> DM -> Superset
+make generated-history-analytics
+
+# Повторная проверка данных стартовой истории без пересоздания
+CHECK_LIVE_SEAM=0 make generated-history-check
+
+# Проверка стыка backfill/live
+make generated-history-runtime-check
+```
+
+Обычный `make generated-history-check` корректен только после
+`make generator-continue` и повторного `make transform`, когда в витринах уже
+есть строки после `T_end`.
+
 ## Быстрые проверки
 
-- Kafka ingest: наличие данных в `stg.*` и типизированных строк в `ods.*`.
+- Kafka ingest: наличие данных генератора в `stg.*` и типизированных строк в `ods.*`.
-- Airflow UI: `http://localhost:8080` показывает DAG `ddl_init`, `kafka_load`, `etl_pipeline`.
+- Airflow UI: `http://localhost:8080` показывает DAG `ddl_init`, `generator_control`,
+  `kafka_load`, `etl_pipeline`; основной ручной пульт генератора — `generator_control`.
 - BI: витрина `dm.v_events_enriched` отвечает за разумное время при фильтре по дате.
 
 ---
@@ -139,7 +738,7 @@ curl -s http://localhost:9090/api/v1/targets | grep -o '"health":"[^"]*"'
   - Airflow отправляет метрики в StatsD-формате на `statsd-exporter:8125`
   - Mapping конфигурация: `configs/statsd_mapping.yml`
 - **Grafana provisioning** (`configs/grafana/provisioning/`):
-  - Дашборды: ClickHouse Overview, Kafka Overview, Airflow Overview
+  - Дашборды: ClickHouse Overview, Kafka Overview, Airflow Overview, Generator Overview
   - Алерты: ClickHouse, Kafka, Airflow
 
 ### После `git pull`: быстрый апдейт мониторинга
@@ -310,6 +909,7 @@ curl -s -X POST -u admin:admin http://localhost:3000/api/admin/provisioning/aler
     docker compose up -d clickhouse
     docker compose up -d --force-recreate superset-init superset
     ```
-- После `docker compose down -v` нужно повторно прогнать: `ddl_init` -> `kafka_load` -> `etl_pipeline`.
+- После `docker compose down -v` нужно повторно прогнать `make generated-history-analytics`.
-- После `make clean`/`down -v` Superset стартует, но витрины `dm.*` ещё пустые или отсутствуют до прогона ETL; после `ddl_init` -> `kafka_load` -> `etl_pipeline` выполнить `make superset-init`.
+- После `make clean`/`down -v` Superset стартует, но витрины `dm.*` ещё пустые или
-- Для демо по умолчанию использовать малый срез данных; полный прогон делать осознанно.
+  отсутствуют до прогона стартовой истории; используйте `make generated-history-analytics`.
+- Архивную загрузку `make data` использовать только для ручных экспериментов.

docs/REPO_MAP.md

@@ -4,16 +4,23 @@
 
 ## Исполняемые файлы
 
-### Airflow (основной путь запуска)
+### Airflow (ручной и учебный путь запуска)
 
 - `airflow/dags/ddl_init_dag.py` — инициализация схемы ClickHouse
-- `airflow/dags/kafka_load_dag.py` — загрузка в Kafka из JSONL
+- `airflow/dags/generator_control_dag.py` — Airflow-пульт стартовой истории: backfill/import/next-day/check
+- `airflow/dags/kafka_load_dag.py` — архивная загрузка в Kafka из JSONL; не основной источник аналитики
 - `airflow/dags/etl_pipeline_dag.py` — ETL процесс STG -> ODS -> DDS -> DM
 - `airflow/dags/utils/kafka_helpers.py` — helper-функции для Kafka
 - `airflow/dags/utils/sql_helpers.py` — чтение и подготовка SQL-файлов для DAG
 - `airflow/dags/utils/airflow_params.py` — разбор и валидация параметров DAG
 - `airflow/requirements.txt` — зависимости Airflow/ClickHouse plugin
 
+### Generator
+
+- `generator/src/clickstream_generator/` — исходники генератора кликстрима (модельное время, состояние мира, запись в Kafka)
+- `generator/tests/` — тесты генератора
+- `generator/Dockerfile` — образ generator-service
+
 ### SQL
 
 DDL (форма таблиц):
@@ -35,17 +42,27 @@ DDL (форма таблиц):
 - `superset/init_superset.py` — подключение к ClickHouse + создание датасетов
 - `superset/create_dashboard.py` — сборка дашборда с чартами
 
-### Скрипты (запасной путь, не основной)
+### Скрипты
 
-Shell-скрипты `scripts/*` (и обёртки `make ddl`/`make data`/`make transform`) — это локальный fallback в обход Airflow. Основной путь запуска — DAG-и Airflow (см. выше).
+Shell-скрипты `scripts/*` и Makefile-обёртки дают повторяемый локальный запуск.
+Основной чистый путь аналитики — `make generated-history-analytics`.
 
 - `scripts/apply_clickhouse_ddl.sh` — применение DDL
-- `scripts/load_kafka_data.sh` — загрузка в Kafka
+- `scripts/load_kafka_data.sh` — архивная загрузка `data/*.jsonl` в Kafka
 - `scripts/run_batch.sh` — batch-процесс
+- `scripts/run_generated_history_analytics.sh` — чистый прогон стартовой истории до DM и Superset
+- `scripts/check_generated_analytics.sh` — проверка DM-витрин и Superset metadata на данных генерации
+- `scripts/run_generator.sh` — запуск генератора через понятные глаголы (backfill/continue/reset) поверх старых env-переменных
+- `scripts/assert_stand_clean.sh` — проверка, что новый мир генератора не смешается со старым
+- `scripts/export_startup_history_artifact.sh` — экспорт стартовой истории в портативный JSON-артефакт
+- `scripts/import_startup_history_artifact.sh` — импорт портативного артефакта стартовой истории в Kafka
+- `scripts/check_startup_history_manifest.sh` — сверка DM-витрины ClickHouse с manifest портативной стартовой истории
+- `scripts/check_generated_history_chain.sh` — проверка завершённых стыков между порциями модельной истории
+- `scripts/run_generated_history_runtime_check.sh` — runtime-проверка, что daily-wave доходит до manifest/check, а live-продолжение пишет стык backfill/live
 
 ## Данные и конфиги
 
-- `data/*.jsonl` — исходные данные (могут быть грязными)
+- `data/*.jsonl` — архивная фактура для генератора; не основной источник аналитики
 - `configs/` — конфиги ClickHouse, Prometheus, Grafana
 - `configs/prometheus.yml` — конфигурация Prometheus (scrape targets для ClickHouse, Kafka, Airflow)
 - `configs/statsd_mapping.yml` — маппинг StatsD → Prometheus метрик для Airflow

docs/SUPERSET_DASHBOARD.md

@@ -9,20 +9,13 @@
 ### 1. Запуск инфраструктуры
 
 ```bash
-# Запуск всех сервисов
+# Чистый прогон: стартовая история генератора -> DM -> Superset
-make up
+make generated-history-analytics
-
-# Применение DDL в ClickHouse
-make ddl
-
-# Загрузка данных в Kafka
-make data
-
-# Запуск ETL-пайплайна (ODS → DDS → DM)
-make transform
 ```
 
-### 2. Инициализация Superset
+Команда очищает volumes, генерирует стартовую историю, прогоняет batch
+STG -> ODS -> DDS -> DM и создаёт metadata Superset. Если данные уже
+подготовлены и нужно только пересобрать Superset:
 
 ```bash
 # Автоматическая инициализация (создание подключения и датасетов)
@@ -32,7 +25,13 @@ make superset-init
 make superset-dashboard
 ```
 
-### 3. Доступ к UI
+Повторный `make superset-dashboard` синхронизирует чарты этого учебного
+дашборда с `CHARTS_CONFIG`: обновляет параметры, переименовывает старые имена и
+может удалить лишний чарт-дубль. Удаление ограничено dashboard
+`ecommerce-analytics`, поэтому одноимённые чарты менти в других dashboard не
+трогаются.
+
+### 2. Доступ к UI
 
 Откройте в браузере: http://localhost:8088
 
@@ -63,17 +62,29 @@ make superset-dashboard
 - **🎯 Conversion to /confirmation** — доля просмотров `/confirmation` от просмотров `/home`
 
 KPI разложены в одну строку по 12-колоночной сетке Superset: четыре блока по 3 колонки.
-`Unique Sessions` не вынесен отдельной KPI-плиткой, потому что в демо-данных
+`Unique Sessions` не вынесен отдельной KPI-плиткой: в текущем дашборде важнее
-`user_domain_id` и `click_id` идут 1:1 и дают то же число, что `Unique Users`.
+развести события, пользователей и среднюю глубину визита. Генератор создаёт
+повторные визиты, поэтому `user_domain_id` и `click_id` уже не идут 1:1.
 
 #### Динамика трафика
 - **📅 Events over Time** — линейный график событий с 5-минутными бакетами
-  (все события стенда укладываются в ~50 минут, поэтому часовая гранулярность
+  (быстрый проверочный профиль покрывает 6 часов модельного времени, поэтому
-  давала бы всего 2 точки и прямую линию)
+  5-минутные бакеты дают видимую динамику без лишнего шума)
 - **📱 Traffic by Device** — pie chart распределения по устройствам
 
 #### География
-- **🌍 Geography Map** — world map с распределением по странам
+- **🌍 Top Countries by Events** — top-15 стран по количеству событий
+  (`COUNT(*)`, единицы — события, штуки). Столбцы заменили прежнюю геовизуализацию:
+  на текущем разреженном распределении так видны страна, значение, порядок и
+  tooltip. Перекос стран приходит из гео-фактуры статического сида
+  `geo_by_click_id`; своя генерация гео описана как отдельный будущий шаг в
+  ADR-0006 и не лечится настройкой чарта.
+
+> **Что проверили по Superset.** Через MCP Context7 проверили `/apache/superset`:
+> прежний геоплагин описан как legacy-плагин, а ECharts bar chart имеет
+> штатные параметры `show_legend`, `rich_tooltip`, подписи осей и формат чисел.
+> Поэтому для разреженной географии выбран top-N bar chart
+> (`viz_type: echarts_timeseries_bar`), а не донастройка прежней геовизуализации.
 
 #### Маркетинг
 - **🔗 UTM Effectiveness Table** — таблица эффективности UTM-меток
@@ -92,11 +103,9 @@ KPI разложены в одну строку по 12-колоночной с
 > **Почему именно одно зерно, а не сумма по слою.** Чарт берёт по одной
 > канонической таблице на слой (`browser_raw → browser_event → event →
 > v_events_enriched`). Если суммировать `total_rows` по всем таблицам слоя,
-> в один столбец складываются таблицы разного зерна (события `1000` + визиты `99`
+> в один столбец складываются таблицы разного зерна: события, визиты и
-> + пустые error-таблицы) и получается **ложная «воронка потерь»**, которой нет.
+> error-таблицы. Получается **ложная «воронка потерь»**, которой нет. На одном
-> На одном зерне убывание становится настоящим: видимый шаг **1050 → 1000** —
+> зерне видно прохождение event-строк по слоям, а не сумму несравнимых таблиц.
-> это дедупликация at-least-once потока по `event_id` в ODS
-> (`ReplacingMergeTree`), а дальше число стабильно до витрины.
 >
 > Настоящие сигналы качества (`rows_with_errors` в ODS, `orphan_events` в DDS)
 > на чистых демо-данных равны нулю и живут в `dm.dq_summary` отдельными
@@ -110,13 +119,13 @@ KPI разложены в одну строку по 12-колоночной с
 
 | Фильтр | Поле | Тип | Применение |
 |--------|------|-----|------------|
-| 📅 Date Range | `event_date` | Time Range | Charts с `event_date`; по умолчанию `No filter`, чтобы демо-данные 2022 года не скрывались |
+| 📅 Date Range | `event_date` | Time Range | Charts с `event_date`; по умолчанию `No filter`, чтобы стартовая история не скрывалась фильтром даты |
 | 🌍 Country | `geo_country` | Multi-select | Charts на `dm.v_events_enriched` |
 | 📱 Device Type | `device_type` | Multi-select | Charts на `dm.v_events_enriched` |
 | 🌐 Browser | `browser_name` | Multi-select | Charts на `dm.v_events_enriched` |
 
 Фильтры работают через левую панель Superset. Click-to-filter между виджетами не включен:
-клик по сектору pie chart, карте, строке таблицы или funnel не меняет остальные charts.
+клик по сектору pie chart, столбцу Top Countries, строке таблицы или funnel не меняет остальные charts.
 
 Фильтр применяется только к charts, где есть нужное поле. Агрегированные витрины
 `dm.v_utm_effectiveness` и `dm.v_top_pages_daily` содержат `event_date`, но не содержат
@@ -135,8 +144,10 @@ make clean      # Остановка с удалением volumes
 make logs service=superset  # Логи сервиса
 
 # ETL
+make generated-history-analytics # Чистый прогон генерации до Superset
+CHECK_LIVE_SEAM=0 make generated-history-check # Проверка DM и Superset после backfill
 make ddl         # Применение DDL в ClickHouse
-make data        # Загрузка данных в Kafka
+make data        # Архивная загрузка data/*.jsonl в Kafka
 make transform   # Запуск batch-процесса
 
 # Superset
@@ -177,7 +188,7 @@ python /app/superset_init/init_superset.py
 1. Перейдите в **Charts → + Chart**
 2. Выберите датасет (например, `dm.v_events_enriched`)
 3. Настройте визуализацию:
-   - **Viz Type:** Big Number / Line Chart / Pie Chart / World Map / Table
+   - **Viz Type:** Big Number / Line Chart / Pie Chart / ECharts Bar / Table
    - **Metrics:** COUNT(*), COUNT(DISTINCT ...)
    - **Dimensions:** группировки
    - **Filters:** фильтры
@@ -247,12 +258,7 @@ make superset-restart
 
 # Полная переинициализация
 docker compose down -v
-docker compose up -d
+make generated-history-analytics
-make ddl
-make data
-make transform
-make superset-init
-make superset-dashboard
 ```
 
 ### Нет данных в чартах

docs/TEST_PLAN.md

@@ -8,15 +8,17 @@
 
 Проверить, что стек `Kafka + ClickHouse + Airflow + Superset + Prometheus/Grafana`:
 - стабильно поднимается;
-- загружает данные по пути `kafka_load -> STG -> etl_pipeline -> ODS/DDS/DM`;
+- загружает данные по пути `startup-history/backfill -> Kafka -> STG -> ODS/DDS/DM`;
 - корректно обрабатывает «грязные» записи (ошибки фиксируются в ODS, пайплайн не падает);
 - отдает метрики и дашборды мониторинга.
 
 ## Общие принципы
 
-- По умолчанию используем малый срез (`limit=50`) для быстрых и повторяемых проверок.
+- По умолчанию используем быстрый профиль стартовой истории (`PROFILE=ci`).
-- Полный прогон (`limit=0`) выполняем отдельно как long-run сценарий.
+- Полный прогон выполняем отдельно через `PROFILE=daily-wave`.
-- Основной путь запуска — через Airflow DAG.
+- Основной ручной путь запуска — через Airflow DAG `generator_control`.
+- Консольный чистый прогон `make generated-history-analytics` остаётся коротким
+  повторяемым сценарием для smoke и CI.
 - Критерий успеха: не только `Success` DAG, но и проверки данных/ошибок/мониторинга.
 
 ---
@@ -28,10 +30,10 @@
 ### A.1 Подготовка окружения
 
 ```bash
-# Полная очистка стенда
+# Чистый быстрый прогон: backfill -> Kafka -> STG -> ODS -> DDS -> DM -> Superset
-make clean
+make generated-history-analytics
 
-# Запуск инфраструктуры
+# Поднять остальные UI-сервисы после чистого прогона
 make up
 
 # Проверка контейнеров
@@ -42,16 +44,7 @@ docker compose ps
 - `airflow-init` в `Exited (0)`;
 - остальные сервисы в `Up` (включая `superset`, `prometheus`, `grafana`, `kafka-exporter`, `statsd-exporter`).
 
-### A.2 DDL и минимальная загрузка данных
+### A.2 Проверка стартовой истории в STG
-
-```bash
-# Инициализация схемы
-docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger ddl_init
-
-# Быстрый ingest: по 50 строк на поток
-docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger kafka_load \
-  --conf '{"limit": 50, "reset_topics": true}'
-```
 
 Проверки:
 
@@ -72,12 +65,7 @@ SELECT 'geo_raw', count() FROM stg.geo_raw
 
 Ожидаем: во всех 4 таблицах `cnt > 0`.
 
-### A.3 ETL и проверки слоев
+### A.3 Проверки слоев
-
-```bash
-docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger etl_pipeline \
-  --conf '{"full_refresh": true}'
-```
 
 Проверки:
 
@@ -123,7 +111,7 @@ curl -s -u admin:admin "http://localhost:3000/api/dashboards/uid/airflow-overvie
 
 Критерий успеха smoke:
 - сервисы подняты;
-- 3 DAG (`ddl_init`, `kafka_load`, `etl_pipeline`) успешны;
+- стартовая история доведена до DM;
 - данные проходят до DM;
 - мониторинг и дашборды доступны.
 
@@ -133,29 +121,22 @@ curl -s -u admin:admin "http://localhost:3000/api/dashboards/uid/airflow-overvie
 
 Ожидаемая длительность: ~30-60 минут.
 
-### B.1 Полная загрузка и полный ETL
+### B.1 Полная стартовая история и ETL
 
 ```bash
-# Чистый старт
+# История на 2 суток с видимой суточной волной
-make clean && make up
+PROFILE=daily-wave make generated-history-analytics
-
+make up
-# DDL
-docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger ddl_init
-
-# Полный ingest (все строки)
-docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger kafka_load \
-  --conf '{"limit": 0, "reset_topics": true}'
-
-# Полный ETL
-docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger etl_pipeline \
-  --conf '{"full_refresh": true}'
 ```
 
 ### B.2 Проверка объемов и DQ
 
 ```bash
-# Фактические размеры входа
+# Диапазон модельного времени в витрине
-wc -l data/*.jsonl
+docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=123456 --query "
+SELECT min(event_ts) AS min_event_ts, max(event_ts) AS max_event_ts, count() AS events
+FROM dm.v_events_enriched
+"
 
 # Сводка по слоям
 docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=123456 --query "
@@ -185,6 +166,7 @@ docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=12
 Критерии успеха full:
 - STG заполнен по всем 4 потокам;
 - ODS/DDS/DM заполнены;
+- диапазон `event_ts` соответствует созданной стартовой истории;
 - `dm.dq_summary` не пуста и содержит метрики всех слоев.
 
 ### B.3 Тест восстановления stop/start

docs/adr/0004-steady-stream-synthetic-generator.md

@@ -0,0 +1,86 @@
+# ADR-0004: Steady-stream источник — синтетический иерархический генератор, не реплей
+
+Принято: 2026-06-09
+Статус: accepted
+Связано: [`generator/KNOWN_ISSUES.md`](../../generator/KNOWN_ISSUES.md) (диагноз
+дефекта), [`CONTEXT.md`](../../CONTEXT.md),
+[ADR-0002](./0002-specs-as-durable-design-docs.md) (спеки как durable design-доки),
+спека [`docs/specs/2026-06-09-generator-rework-hierarchical.md`](../specs/2026-06-09-generator-rework-hierarchical.md)
+(форма доработки).
+
+> Обновление (2026-06-14): тезис «генератор сосуществует с сидом, не заменяет
+> его» частично пересмотрен в [ADR-0006](./0006-generation-as-sole-analytics-source.md)
+> — для аналитического контура стенда генерация заменяет статический сид; сид
+> выводится из оборота (целевым образом — полностью). Сосуществование остаётся
+> верным лишь для переходной роли сида (палитра атрибутов / dev-фикстура).
+
+## Решение
+
+Режим `steady-stream` (живой поток на стенде) питается **синтетическим
+генератором, переписанным с нуля по иерархической модели** «популяция
+пользователей → сессии → события», а **не реплеем статического сида**. Модель
+интенсивности текущего генератора (Poisson по тикам + дневной коэффициент +
+jitter) сохраняется. Режим `bootstrap` (статический сид `data/*.jsonl`) и уроки
+0–6 остаются прежними — генератор **сосуществует** с сидом, не заменяет его.
+
+## Контекст
+
+Проект сменил назначение на учебный стенд с курсом. Базовый курс стоит на
+статическом сиде, и это осознанно: сид **честен внутри визита** (`click_id`
+группирует несколько событий — настоящая воронка; по полному замеру 2026-06-10 —
+1..27 событий, медиана 10, см. профиль сид-датасета в `CONTEXT.md`). Но у сида
+два потолка, которые
+сид принципиально не закрывает:
+
+- **`users == sessions`** — каждый пользователь имеет ровно один `click_id` (1:1),
+  возвращающихся пользователей нет (см. `CONTEXT.md`).
+- **одноразовость** — сид заливается батчем; не видно, как ClickHouse и витрины
+  ведут себя на непрерывном живом потоке.
+
+Нужен режим, в котором стенд **живёт и движется** на правдоподобных данных
+(воронка + жизнеподобные колебания интенсивности), при **скромном объёме** (у
+менти может не быть мощного железа — на объём/стресс не закладываемся).
+
+Двойная учебная ценность — ключевой критерий выбора: ценны не только *данные*
+(живой стенд + честная пирамида `users < sessions < events`), но и **сам
+генератор как объект изучения** — его генеративная модель достойна того, чтобы её
+разбирать в курсе.
+
+Текущая реализация генератора не дорабатывается инкрементально: у неё
+концептуальный дефект модели сущностей (свежий `click_id` на каждое событие
+схлопывает иерархию — см. `generator/KNOWN_ISSUES.md`), переписываем с нуля.
+
+## Рассмотренные варианты
+
+- **A — синтетический иерархический генератор (принято).** Популяция юзеров с
+  постоянным `user_domain_id` → 1..N сессий (`click_id` на сессию) → 1..M
+  упорядоченных по времени событий с правдоподобной воронкой. Единственный
+  вариант, дающий возвращающихся пользователей (`users < sessions < events`) и
+  учебную ценность самого моделирования. Цена — самый большой объём работы и
+  риск ошибиться в статистической модели.
+- **C — реплей честного сида на часах.** Лить реальные записи сида в Kafka во
+  времени, переписывая `event_timestamp` в «сейчас», зацикливая пул и модулируя
+  rate. **Отклонено.** Дёшев и даёт гарантированно честную воронку почти без
+  риска, **но**: (1) обходит ровно ту генеративно-модельную часть, ради учебной
+  ценности которой всё и затевается; (2) наследует вырождение `users == sessions`
+  из сида — полную пирамиду не даёт никогда; (3) «бесконечность» = зацикленный
+  конечный пул.
+- **B — минимальный «живой» генератор с грубой воронкой.** Тот же rewrite, но
+  воронка на фиксированных вероятностях, без глубины. Отклонено как
+  половинчатое: числа воронки менее убедительны, а вопрос возвратов всё равно
+  надо решать — то есть основной сложности не избегает.
+
+## Последствия
+
+- Режим `steady-stream` фиксируется как синтетическая генерация; направление
+  переоткрывать не нужно (типовой вопрос «почему не реплей?» закрыт здесь).
+- `bootstrap`-сид и уроки 0–6 не трогаем; живой поток подаётся отдельным уроком 7.
+- Контракт данных потока: здоровая пирамида `users < sessions < events`,
+  монотонное время внутри сессии, `click_id` переиспользуется внутри сессии.
+  Этот контракт наследуют будущие артефакты (спека доработки, урок 7, возможные
+  правки витрин).
+- Детальная архитектура/требования — в спеке `2026-06-09-generator-rework-hierarchical.md`.
+- **Статистическая модель** (распределения событий/сессия, сессий/пользователь,
+  межсессионные паузы; нужен ли настоящий session-timeout; персистентность
+  популяции через рестарты) **выносится в отдельную follow-up-спеку** и здесь
+  намеренно не фиксируется.

docs/adr/0005-generator-model-clock.md

@@ -0,0 +1,111 @@
+# ADR-0005: Модельные часы генератора, отвязанные от настенного времени
+
+Принято: 2026-06-11
+Статус: accepted
+Связано: [ADR-0004](./0004-steady-stream-synthetic-generator.md) (расширяет —
+steady-stream как синтетический генератор), [`CONTEXT.md`](../../CONTEXT.md)
+(термины времени и «сида»), мат-спека
+[`docs/specs/2026-06-10-generator-math-model.md`](../specs/2026-06-10-generator-math-model.md)
+(разделы «Персистентность» и «Воспроизводимость» написаны от настенных часов —
+будут реконсилированы отдельным заходом), задача
+[`06-state-v2-and-restart`](../../.scratch/feature-data-generator/issues/06-state-v2-and-restart.md)
+(state v2 и правило рестарта построены на настенных часах).
+
+> Обновление (2026-06-14): направление «стартовая история стенда» запущено в
+> [ADR-0006](./0006-generation-as-sole-analytics-source.md); реконсиляция
+> разделов «Персистентность» и «Воспроизводимость» мат-спеки выполнена в
+> [спеке модельного времени](../specs/2026-06-14-generator-model-time-and-startup-history.md).
+
+## Решение
+
+Модельное время генератора **расцеплено** от настенных часов (`now()`).
+Генератор потребляет метку такта **извне**; «драйвер часов» задаёт отображение
+модельного времени на реальное. Шов под это уже существует в коде (такт
+принимает метку времени параметром).
+
+Три режима — это **драйверы поверх одного шва**, а не отдельные архитектуры:
+
+- **живой ×1** — модельное время идёт со скоростью настенных часов (текущее
+  поведение);
+- **живой ускоренный ×K** — модельное время идёт в `K` раз быстрее реального
+  (`K` — конфигурация, дефолт ×1);
+- **заливка ×∞** — модельное время гонится без сна от стартовой точки до
+  целевой; частный случай `K → ∞`.
+
+Живой стенд **масштабируется ×K, дефолт ×1**. Ускорение — учебная «ручка»
+урока 7: разогнать стенд и вживую увидеть медленные явления (возвраты,
+межсессионные паузы, сдвиг воронки после правки марковской таблицы переходов).
+
+Метки событий пишутся по **модельному** времени. При ускорении/заливке «сейчас»
+стенда расходится с настенными часами — для аналитического стенда (ключ —
+`event_timestamp`, внеочередная вставка в ClickHouse нормальна) это **безвредно**;
+фиксируем как явное свойство, чтобы «время стенда ≠ твои настенные часы» не
+читалось как баг.
+
+Имена параметров, формат конфигурации и алгоритм драйвера — за исполнителем; здесь
+не фиксируются.
+
+## Контекст
+
+Текущая модель неявно держит инвариант **«время генератора ≡ реальное время ×1»**:
+главный цикл спит до настенного такта, метки событий = `now()` + смещения, а
+паузы внутри визита «проживаются» в реальном времени. Для учебного плана это
+неудобно по двум причинам:
+
+- **Медленные явления не успеть показать.** Возвраты (~2 ч межсессионной паузы),
+  накопление воронки, удержание разворачиваются часами и днями — в рамках урока
+  на ×1 их не увидеть.
+- **Историческую глубину живой генератор не создаёт вовсе.** За реальную минуту
+  рождается ~λ событий реального времени; глубину сейчас даёт только статический
+  сид.
+
+Дополнительно: воспроизводимость на ×1 завязана на настенный час (дневной
+коэффициент, метки) — запуск в другой час даёт другой поток. Расцепление с
+**фиксированной стартовой модельной точкой** эту зависимость снимает.
+
+Связь с задачей 06: персистентность (state v2 + рестарт) уже построена на
+настенных часах. Расцепление меняет смысл «правила 30 минут» — см. «Последствия».
+Эта ADR — **отдельный слой поверх 06**; она не правит то, что задачи 06/07 уже
+зафиксировали (их доводила автономная петля субагентов на реал-тайм-модели),
+реконсиляция идёт отдельным заходом.
+
+## Рассмотренные варианты
+
+- **Оставить ×1 (статус-кво).** Отклонено: не решает учебное неудобство;
+  историческую глубину даёт только сид, медленные явления вживую не показать.
+- **Живой всегда ×1, «быстро» только как разовая заливка прошлого.**
+  Жизнеспособно, но слабее: урок 7 не может вживую ускорить наблюдение, и это два
+  разных механизма (живой стенд и батч-заливка) вместо одного.
+- **Живой масштабируется ×K, дефолт ×1; заливка = `K → ∞` (принято).** Один
+  механизм поглощает все режимы; ускорение прямо служит уроку 7; дефолт ×1
+  сохраняет «дыхание» настоящего сайта; пре-заливка прошлого тоже доступна
+  (бакаешь на огромном `K`, живёшь на умеренном). Цена — метки уходят вперёд
+  настенных часов при разгоне (безвредно для аналитики).
+
+## Последствия
+
+- Режимы живой / ускоренный / заливка — конфигурация одного драйвера часов;
+  реализация и имена параметров — за исполнителем.
+- **Правило 30 минут (задача 06) переопределяется в модельном времени.** Формула
+  не меняется: разрыв между модельной меткой следующего события визита и
+  **модельным временем возобновления** больше 30 минут → визит закрывается;
+  меньше → продолжается. Меняется **origin возобновления** — он становится
+  параметром:
+  - **восстановление после краха** — origin = настенное `now()` (время реально
+    прошло) → поведение как сегодня;
+  - **продолжение из заморозки/сида** — origin = метка снимка → разрыв ≈ 0, мир
+    продолжается непрерывно, активные визиты не закрываются.
+
+  Текущий код 06 берёт `now()` жёстко: корректно для краха, требует
+  параметризации для продолжения.
+- **Будущее направление (ещё не строим): «стартовая история стенда».** Заливка
+  `K → ∞` + заморозка state v2 даёт сгенерированное прошлое, с которого живой
+  стенд стартует **непрерывно** (те же люди возвращаются — `users < sessions`
+  рождается вживую, без костыля статического сида `users == sessions`). При этом
+  роль статического сида со временем смещается с «учебный датасет» на
+  «dev-фикстура и калибровочный эталон» (термины — в `CONTEXT.md`). **На время
+  разработки** сид и поток **сосуществуют** (как зафиксировано в ADR-0004);
+  продолжение-из-сида — отдельная будущая задача после готовности генератора.
+- Воспроизводимость улучшается при фиксированной стартовой модельной точке;
+  реконсиляция разделов «Персистентность» и «Воспроизводимость» мат-спеки —
+  отдельный заход после ревью эксперимента с автономной петлёй.

docs/adr/0006-generation-as-sole-analytics-source.md

@@ -0,0 +1,112 @@
+# ADR-0006: Единственный источник аналитики — генерация; статический сид становится архивным
+
+Принято: 2026-06-14
+Статус: accepted
+Связано: [ADR-0004](./0004-steady-stream-synthetic-generator.md) (**частично
+пересматривает** — тезис о сосуществовании сида и потока),
+[ADR-0005](./0005-generator-model-clock.md) (**запускает** направление
+«стартовая история стенда»), мат-спека
+[`docs/specs/2026-06-10-generator-math-model.md`](../specs/2026-06-10-generator-math-model.md)
+(модель распределений), спека механизма
+[`docs/specs/2026-06-14-generator-model-time-and-startup-history.md`](../specs/2026-06-14-generator-model-time-and-startup-history.md)
+(как это устроено), [`CONTEXT.md`](../../CONTEXT.md) (три значения слова «сид»),
+[`generator/KNOWN_ISSUES.md`](../../generator/KNOWN_ISSUES.md).
+
+## Решение
+
+Аналитический контур стенда (Kafka → STG→ODS→DDS→DM → Superset) питается **только
+генерацией**: стартовой историей (готовое сгенерированное прошлое) при создании
+стенда и живым потоком далее. Статический сид `data/*.jsonl` **выводится из этого
+процесса и становится архивным** — он больше не грузится в Kafka и не строит
+витрины. Перевод процесса на новый, сгенерированный сид — **цель этой работы**, а
+не отложенный шаг.
+
+У старого сида остаётся одна временная роль — **кладовка готовых значений** для
+генератора (браузеры, страны, устройства, метки кампаний): генератор берёт оттуда
+«фактуру», чтобы одевать ею события, и так же делает сам новый сид. Поэтому файл
+пока остаётся в репозитории, хотя из рабочего процесса уже вышел.
+
+- **Что делаем в этой работе:** новый сид становится источником аналитики; процесс
+  (загрузка, витрины, дашборды, уроки) перестраивается на него; старый сид выходит
+  из процесса в архив.
+- **Что остаётся на отдельный шаг:** научить генератор придумывать фактуру
+  самостоятельно. После этого старый файл можно удалить совсем — последняя
+  зависимость от него исчезнет.
+- **Целевое состояние:** самодостаточный генератор, старого сида в репозитории нет.
+
+Это решение перекрывает тезис ADR-0004 «генератор сосуществует с сидом, не
+заменяет его»: для аналитики генерация сид заменяет.
+
+## Контекст
+
+ADR-0004 (2026-06-09) зафиксировал: «`bootstrap`-сид и уроки 0–6 не трогаем,
+генератор сосуществует с сидом». На старте переработки это было верно. Две вещи
+изменили посылку: генератор теперь даёт здоровую пирамиду `users < sessions <
+events`, а ADR-0005 ввёл модельное время — с ним стартовая история (готовое
+сгенерированное прошлое) становится несущей: именно она даёт стенду историческую
+глубину с первой минуты.
+
+Почему старый сид перестаёт быть источником:
+
+- **Вырождение `users == sessions`** — у каждого пользователя ровно один визит;
+  это ровно то, от чего уходим (см. `CONTEXT.md`).
+- **Неизвестное происхождение и качество** — это срез чужого учебного задания
+  (видно, что данные сделаны библиотекой-заполнителем: `dummywebsite.com`,
+  выдуманные почты, случайные локали). Считать его авторитетным образцом оснований
+  нет.
+- **Одноразовость** — заливается одной пачкой, не показывает живой стенд во
+  времени.
+
+Скрытая зависимость, найденная при разборе кода: генератор **одевает события
+значениями из сида**. Профиль пользователя хранится ссылкой на сид-сессию
+(мат-спека, §«Профиль пользователя»), а `generate_batch` копирует поля сид-строк,
+переопределяя лишь идентификаторы, время и путь страниц. Поэтому старый сид нельзя
+убрать одним движением: сначала генератору нужна своя «фактура». Отсюда разделение
+на два шага.
+
+Побочный факт: путь для «грязных» записей (`ods.*_errors`) сид **не наполняет** —
+проверка показала, что все 1000 записей во всех четырёх файлах чисты, ни одна не
+попадает в ошибки. Значит вывод сида из процесса не вредит уроку про грязные
+данные; наоборот, генератор, умеющий **намеренно** подсыпать брак, научит этому
+лучше идеально чистого среза.
+
+## Рассмотренные варианты
+
+- **A — сид остаётся источником, генерация сосуществует (текущее положение по
+  ADR-0004).** Отклонено: тащит вырождение `users == sessions` в аналитику и
+  держит два источника вместо одного.
+- **B — генерация заменяет источник, но сид остаётся жёстким образцом для сверки**
+  (генератор обязан число-в-число повторять профиль сида). Отклонено как
+  направление: образцовость сида сомнительна, а подгонять генерацию под
+  вырожденный профиль — шаг назад от того, ради чего всё затевалось.
+- **C — генерация единственный источник; старый сид становится архивным
+  (принято).** Свои намеренно спроектированные распределения вместо
+  унаследованных; своя «фактура» генератора — отдельным шагом, до него сид
+  временно остаётся кладовкой значений. Цена — переход в два шага и временно
+  сохранённая зависимость от сида.
+
+## Последствия
+
+- Аналитический контур переключается на генерацию; **стартовая история становится
+  несущей** — без неё свежий стенд стартует с пустым прошлым. Это связывает
+  решение со спекой механизма (модельное время + стартовая история).
+- **Порядок шагов важен.** Старый сид выходит из процесса не раньше, чем
+  (1) готова стартовая история и (2) процесс — загрузка, витрины, дашборды,
+  уроки — переведён на новый сид. Удалить файл совсем можно только третьим шагом —
+  после того как генератор научится своей фактуре. Вынуть сид раньше — оставить
+  стенд без данных.
+- **ADR-0004 частично пересмотрен**: «генератор сосуществует с сидом, не заменяет»
+  остаётся верным лишь для временной роли сида как кладовки значений; для аналитики
+  генерация сид заменяет. Ссылка вперёд добавлена в ADR-0004.
+- **Глоссарий `CONTEXT.md`** (раздел «три значения слова сид») надо выровнять:
+  статический сид → архивная кладовка значений с целью полного вывода. Обновляется
+  отдельным шагом.
+- **Перестройка процесса** — перевод загрузки (`kafka_load_dag`), витрин/Superset
+  и уроков на новый сид — входит в эту работу как её цель; детальный план этой
+  перестройки — отдельная спека на этапе реализации.
+- **Полное удаление `data/*.jsonl`** — только после того, как генератор научится
+  своей фактуре (отдельная спека).
+- **Учебная ценность растёт**: со своей фактурой проектируем интересные
+  распределения (перекос по странам, набор устройств, привязка кампаний, намеренный
+  брак) вместо случайного набора из чужого сида — но это уже шаг про фактуру, не
+  этот.

docs/agents/issue-tracker.md

@@ -11,6 +11,8 @@
   понимания на момент работы; долговечные решения идут в ADR — см. `docs/agents/domain.md`)
 - Задачи реализации — `.scratch/<feature-slug>/issues/<NN>-<slug>.md`, нумерация с `01`
 - Состояние триажа — строкой `Status:` у верха файла задачи (строки ролей — в `triage-labels.md`)
+- Завершённая задача — `Status: done`: локальный аналог «закрыть issue» в GitHub.
+  Это состояние жизненного цикла трекера, а не роль триажа (в `triage-labels.md` его нет)
 - Комментарии и история — в конец файла под заголовком `## Comments`
 
 ## Когда скилл говорит «опубликовать в issue tracker»

docs/course/LESSON_STANDARD.md

@@ -21,7 +21,7 @@
    запись и увидеть `+1` в таблице ошибок `parse_errors`; сменить `kafka_group_name`
    и увидеть, как топик читается заново. Менти меняет — видит эффект — объясняет.
    **Верни как было** — каждая правка завершается явным шагом отката к чистому
-   состоянию (откатить изменение либо `make clean/up/ddl/data/transform`), чтобы
+   состоянию (откатить изменение либо `make generated-history-analytics && make up`), чтобы
    самостоятельный менти не застрял со сломанным стендом без ментора.
    (Урок 0 — без этого шага, только наблюдение.)
 5. **Проверь себя** — самопроверка (раздел 4).
@@ -112,7 +112,7 @@
 - штатные быстрые проверки (smoke) из `docs/TEST_PLAN.md`;
 - встроенные проверки в `etl_pipeline_dag.py` (DAG падает на пустой витрине или
   нарушении целостности);
-- `make clean/up/ddl/data/transform` для сброса и повтора.
+- `make generated-history-analytics && make up` для чистого сброса и повтора штатного пути.
 
 В каждом уроке — маленькая табличка самопроверки в формате
 **действие → где смотреть → что ожидать**, а для управляемой правки — какой
@@ -125,8 +125,8 @@
 - **Проверяй на стенде, а не «на глаз».** Любой категоричный claim про числа или целостность
   подтверждай командой на стенде. Так нашёлся баг с `kafka_ts` в уроке 1 (значение типа
   `DateTime64` молча резалось через `toInt64`, и время по всему стенду уехало в `1970`) и
-  подтвердилось, что «26 из 50» в уроке 2 — это схлопывание повторов по `click_id` (проверено
+  подтвердилось, что меньший размер таблиц контекста в уроке 2 — это схлопывание повторов
-  `uniqExact`), а не потеря данных.
+  по `click_id` (проверяется через `uniqExact`), а не потеря данных.
 - **Имена таблиц и колонок в тексте сверяй с реальным DDL.** То, что написано в уроке, должно
   совпадать с `sql/ddl/...`, иначе менти запутается, когда выполнит запрос на стенде.
 - **Один паттерн на урок; будущие темы только анонсируй.** Не раскрывай то, что относится к

docs/course/PRD.md

@@ -9,6 +9,13 @@
 > Поправка 2026-06-03 (терминология): режим сопровождения — еженедельный **созвон**, а не
 > «сессия»; менти проходит материал сам и ничего «не приносит», а на созвоне ментор
 > разбирает затыки и проверяет глубину понимания. Затронуты §1, §3, §5.
+> Поправка 2026-07-04 (целеполагание): §1 расширен — зафиксировано место стенда в
+> экосистеме менторской программы (теория и лабы по ClickHouse живут в других местах,
+> здесь — интеграции «как в жизни») и иерархия целей вплоть до генератора. Демо-материалы
+> (шпаргалки 5 и 10–15 минут) устарели и удалены: демо выросло в отдельный проект и целью
+> стенда больше не является. Схема потока в §1 обновлена под генератор (источник данных
+> сменился, см. ADR-0006). В §7 закрыта развилка про урок о генераторе и добавлена
+> развилка про кластерную конфигурацию.
 > Назначение документа: зафиксировать для будущих сессий, что это за курс, зачем
 > он, что входит в скоуп работ, а что нет. Это договорная **рамка**, а не план
 > реализации и не стандарт уроков (см. раздел «Связанные документы»).
@@ -23,8 +30,8 @@
 Репозиторий — рабочий сквозной стенд кликстрим-DWH:
 
 ```
-data/*.jsonl → Kafka → ClickHouse (Kafka engine + MV → STG) → Airflow ETL (STG→ODS→DDS→DM) → Superset
+generator (backfill/live) → Kafka → ClickHouse (Kafka engine + MV → STG) → Airflow ETL (STG→ODS→DDS→DM) → Superset
-                                                              ↘ Prometheus / Grafana (мониторинг)
+                                                                           ↘ Prometheus / Grafana (мониторинг)
 ```
 
 Стенд близок к продакшену и показывает несколько паттернов инженерии данных на
@@ -32,6 +39,33 @@ data/*.jsonl → Kafka → ClickHouse (Kafka engine + MV → STG) → Airflow ET
 программу обучения — это **продвинутый курс «со звёздочкой»** для менти, уже
 прошедших базу (SQL, моделирование, Python, Git, Docker, Airflow).
 
+### Место стенда в менторской программе (2026-07-04)
+
+Трек ClickHouse для продвинутых менти состоит из трёх частей, и у каждой своя роль:
+
+- **Теория** — внешние курсы (бесплатный курс Яндекса или запись курса Отус).
+  Здесь теорию не пересказываем.
+- **Лабы по самому ClickHouse** — отдельный стенд
+  [clickhouse-learning-cluster](https://github.com/dementev-dev/clickhouse-learning-cluster):
+  полноценный кластер, но без внешних интеграций.
+- **Этот стенд** — то, чего нет в первых двух: ClickHouse в окружении «как в жизни».
+  Интеграции (Kafka, Airflow), мониторинг и BI поверх. Ниша стенда — не сам
+  ClickHouse, а инженерия данных вокруг него.
+
+Иерархия целей внутри репозитория:
+
+1. **Курс — главная цель.** Всё остальное — средства.
+2. **Стенд — носитель курса.** Должен подниматься одной командой, давать
+   правдоподобные данные (пирамида «пользователи < визиты < события», суточная
+   волна, возвраты) и быстро воспроизводиться.
+3. **Генератор — скрытая инфраструктура стенда.** Его задача — живые данные:
+   стартовая история плюс живое продолжение. Учебным предметом не является
+   (решение — §7); пользовательская граница — «как пользоваться», не «как устроен».
+
+Демо-употребление стенда (шпаргалки на 5 и 10–15 минут) **устарело**: демо выросло
+в отдельный проект и целью этого репозитория больше не является (2026-07-04,
+материалы удалены).
+
 Цель курса — превратить стенд в **самостоятельный учебный материал**, по которому
 продвинутый менти проходит ключевые паттерны сам, а ментор подключается на обычном
 еженедельном созвоне (что получилось / что нет / вопросы / план на неделю). Долгий
@@ -61,8 +95,9 @@ Kafka → ClickHouse → BI).
 
 - **Аудитория:** продвинутые менти, прошедшие базовую программу. Пишем обобщённо,
   но затачиваем под реальный первый прогон, а не под гипотетических будущих менти.
-- **Режим:** самостоятельный, асинхронный. Менти клонирует репозиторий, поднимает
+- **Режим:** самостоятельный, асинхронный. Менти клонирует репозиторий, готовит
-  стенд у себя (`make up`) и идёт по урокам из `docs/course/` рядом с кодом.
+  стенд штатным путём (`make generated-history-analytics && make up`) и идёт по
+  урокам из `docs/course/` рядом с кодом.
   Уроки короткие и односоставные — ожидаемый срок прохождения одного **около дня**.
 - **Роль ментора:** еженедельный созвон-сверка (покрывает несколько уроков), без
   построчного разбора кода.
@@ -139,8 +174,28 @@ Kafka → ClickHouse → BI).
   синхронизирован с реальным дашбордом; остаётся опциональным (обязательные уроки не
   блокирует).
 
+Закрыто позже:
+
+- ~~Генератор как инфраструктура против отдельного урока (открыто, 2026-06-14).~~
+  **Решено (2026-07-04): отдельного урока про генератор не будет — генератор
+  остаётся скрытой инфраструктурой.** Причина: устройство генератора (марковская
+  модель, нетривиальный Python) — это разработка бэкенда и математика, а не
+  инженерия данных; такой урок не попадает в цели курса, и менти его не ожидает.
+  Существующие уроки адаптируем без ввода марковских цепей и сложного Python в
+  путь менти (задача — `.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/08-migrate-course-from-archive-seed.md`).
+  Удобство стенда (одна команда + короткий runbook) остаётся отдельной задачей
+  (`.scratch/generator-model-time-startup-history/issues/07-startup-history-portable-artifact-and-usage-docs.md`)
+  и делает адаптацию уроков проще, но решение от неё больше не зависит.
+
 Остаётся на будущее:
 
 - Переиспользование: после **первого реального прогона менти** — ретроспектива и
   обобщение материала под других менти. Это валидация уже собранного курса, а не
   часть его подготовки.
+- Кластерная конфигурация ClickHouse (открыто, 2026-07-04). Сейчас стенд —
+  одноузловой ClickHouse; кластер живёт в соседнем
+  [clickhouse-learning-cluster](https://github.com/dementev-dev/clickhouse-learning-cluster).
+  Развилка: оставить разделение «здесь интеграции, там кластер» или доработать этот
+  стенд до кластера — «всё в одном» удобнее и ближе к промышленной системе, но
+  ощутимо утяжеляет стенд (ресурсы, конфигурация, сложность уроков) и размывает
+  нишу learning-cluster. Решение не принято.

docs/course/README.md

@@ -25,16 +25,25 @@
   слова с живым стендом.
 - **Железо:** стек тяжёлый — Kafka, ClickHouse, Airflow, Superset, Prometheus и Grafana
   поднимаются одновременно. Нужна машина, которая это потянет.
-- **Подними стенд и залей малый срез** (из корня репозитория) — этого хватит, чтобы
+- **Инструменты:** `Docker` с `docker compose`, `make`, `bash`, `curl`, `git` и `uv`.
-  начать, и прогон быстрый:
+  `uv` нужен для локальных Python-проверок и команд разработки.
+- **Подними стенд и создай стартовую историю** (из корня репозитория) — этого хватит,
+  чтобы начать, и прогон быстрый:
 
   ```bash
-  make up                # поднять контейнеры
+  make generated-history-analytics
-  make ddl               # создать схему в ClickHouse (базы, таблицы, VIEW)
+  make up
-  LIMIT=50 make data     # залить по 50 строк на топик в Kafka
   ```
 
-  Дальше каждый урок в секции «Руки» сам напоминает, что перезапустить и с каким срезом.
+  Эта команда проводит штатный путь стенда: готовый источник данных создаёт стартовую
+  историю, события попадают в Kafka, затем в STG, ODS, DDS, DM и Superset. Это тот же
+  путь, что ручной вариант из README (Airflow UI и операция `backfill`), но одной
+  командой — выбери один из двух, оба ведут к одинаковому стенду. Файлы
+  `data/*.jsonl` пока остаются только кладовкой готовых значений для генератора
+  (браузеры, страны, устройства, UTM), а не источником аналитического контура. `make up`
+  после неё поднимает остальные UI-сервисы курса: Kafka UI, Airflow, Prometheus и Grafana.
+
+  Дальше каждый урок в секции «Руки» сам напоминает, что перезапустить.
   Точные шаги, параметры и troubleshooting — в [`docs/OPERATIONS.md`](../OPERATIONS.md).
 
 ## Уроки
@@ -65,6 +74,25 @@
 - **Идёшь с ментором** — еженедельный созвон покрывает несколько уроков сразу: туда
   несёшь затыки и ответы «своими словами» из тех же секций «Проверь себя».
 
+## Проверка чистого маршрута
+
+Перед проверкой уроков 0, 1 и 5 подними стенд с нуля:
+
+```bash
+make generated-history-analytics
+make up
+```
+
+Что должен подтвердить человек:
+
+- урок 0: в Kafka UI видны четыре топика событий и понятны служебные топики
+  генератора;
+- урок 1: после `CLEAN_START=0 make generated-history-analytics` учебная колонка
+  `kafka_msg_ts` не пропадает и заполняется;
+- урок 5: Prometheus targets `clickhouse`, `kafka`, `airflow` находятся в `UP`,
+  а `Kafka No Messages Produced` трактуется с учётом того, запущен live-генератор
+  или только стартовая история.
+
 ## Границы
 
 Материалы под конкретного менти (привязка к работодателю, легенда, подготовка к

docs/course/lessons/00_kafka_intro.md

@@ -7,7 +7,7 @@
 > Эталонный путь: сам Kafka UI на `http://localhost:8082`.
 >
 > Поток данных одной строкой:
-> `make data → топики Kafka (партиции, offset'ы) → consumer-группа ClickHouse вычитывает`
+> `готовый источник данных стенда → топики Kafka (партиции, offset'ы) → consumer-группа ClickHouse вычитывает`
 >
 > О чём урок простыми словами: ходим по Kafka UI и разглядываем поток — где лежат события,
 > кто их читает и как Kafka помнит, до какого места уже дочитано.
@@ -22,11 +22,15 @@
 consumer читает в своём темпе, не трогая producer'а. Если читатель отстал или прилёг —
 события не теряются, они лежат в топике и ждут.
 
-На нашем стенде роли уже расставлены: `make data` играет роль трекера и заливает события
+На нашем стенде роли уже расставлены: готовый источник данных стенда играет роль трекера
-в топики, а ClickHouse — это consumer, который их вычитывает. В этом уроке мы не запускаем
+и пишет события в топики, а ClickHouse — это consumer, который их вычитывает. Для курса нам
-пайплайн и ничего не меняем — мы открываем Kafka UI и **узнаём в живом кластере** те самые
+важно не устройство источника, а сам путь данных: Kafka → STG → ODS → DDS → DM → Superset.
-понятия из видео. Это разминка: в уроке 1 ты уже руками увидишь, как эти же сообщения
+Файлы `data/*.jsonl` здесь не источник аналитики; пока это только кладовка готовых значений
-доезжают до таблиц ClickHouse.
+для источника данных стенда.
+
+В этом уроке мы не запускаем пайплайн и ничего не меняем — мы открываем Kafka UI и
+**узнаём в живом кластере** те самые понятия из видео. Это разминка: в уроке 1 ты уже руками
+увидишь, как эти же сообщения доезжают до таблиц ClickHouse.
 
 > **В проде так же, только крупнее.** Здесь один брокер и крошечный срез данных. В бою
 > брокеров несколько, топик разбит на много партиций, читателей в группе — тоже несколько,
@@ -37,8 +41,14 @@ consumer читает в своём темпе, не трогая producer'а.
 
 ## 2. Наблюдай: открой Kafka UI
 
-Стенд уже должен быть поднят (`make up`) и в топиках должны лежать события
+Стенд уже должен быть поднят, а в топиках должны лежать события после стартовой истории:
-(`LIMIT=50 make data` из урока 1 — или любой прошлый прогон). Открой Kafka UI:
+
+```bash
+make generated-history-analytics
+make up
+```
+
+Открой Kafka UI:
 `http://localhost:8082`. Ходи по нему свободно — это режим чтения, сломать тут ничего нельзя.
 
 Пройди по трём экранам и просто посмотри.
@@ -50,24 +60,34 @@ consumer читает в своём темпе, не трогая producer'а.
 - `geo_events` — гео;
 - `location_events` — местоположение.
 
-Рядом может быть служебный топик `__consumer_offsets` (если включён показ внутренних
+Рядом могут быть служебные топики:
-топиков) — его Kafka использует сама, мы его не трогаем. У каждого нашего топика в колонке
-с партициями стоит **1**: топик маленький, делить не на что.
 
-**Сообщения в топике.** Открой `browser_events` → вкладку *Messages*. Это и есть события,
+- `__consumer_offsets` — внутренний топик Kafka. В нём Kafka хранит прогресс
-которые залил `make data`. У каждого сообщения видно:
+  consumer-групп;
+- `generator_state` — слепок состояния генератора на правой границе стартовой истории.
+  По нему live-продолжение понимает, откуда продолжать тот же мир;
+- `generator_startup_history_manifest` — паспорт стартовой истории: seed, границы
+  модельного времени и контрольные числа;
+- `generator_batch_history` — журнал батчей генератора: сколько сообщений он
+  отправил и чем закончилась каждая пачка записи.
+
+Служебные топики нужны стенду, но в упражнениях курса мы их не меняем. У каждого нашего
+топика событий в колонке с партициями стоит **1**: топик маленький, делить не на что.
+
+**Сообщения в топике.** Открой `browser_events` → вкладку *Messages*. Это и есть события
+стенда. У каждого сообщения видно:
 
 - **Offset** — порядковый номер сообщения в партиции (0, 1, 2, …);
 - **Timestamp** — когда сообщение легло в Kafka (время *доставки*, не время самого события);
 - **Value** — тело: JSON события целиком, например:
 
 ```json
-{"event_id": "8cca1c7d-...", "event_timestamp": "2022-11-28 20:51:05.627882",
+{"event_id": "8cca1c7d-...", "event_timestamp": "2026-01-01 00:01:00.000000",
  "event_type": "pageview", "browser_name": "Chrome", "browser_language": "sat_IN"}
 ```
 
 Загляни внутрь Value: у события есть своё `event_timestamp` (когда оно случилось,
-здесь — 2022 год), и оно отличается от Kafka-Timestamp (когда оно попало в топик — при заливке стенда).
+модельное время стенда), и оно отличается от Kafka-Timestamp (когда оно попало в топик).
 Два разных времени у одной записи — запомни этот момент, в уроке 1 он всплывёт уже на
 стороне ClickHouse.
 
@@ -117,7 +137,7 @@ consumer-группа помнит, где остановилась: дочит
 
 | Действие | Где смотреть | Что ожидать |
 |----------|--------------|-------------|
-| открыть список топиков | Kafka UI → *Topics* | 4 топика событий (`*_events`), у каждого 1 партиция |
+| открыть список топиков | Kafka UI → *Topics* | 4 топика событий (`*_events`) и, возможно, служебные топики генератора |
 | открыть `browser_events` | вкладка *Messages* | сообщения с offset'ами 0, 1, 2, …; в Value — JSON события |
 | сравнить два времени | Value (`event_timestamp`) vs Kafka *Timestamp* | время события и время доставки в Kafka различаются |
 | открыть consumers | Kafka UI → *Consumers* | 4 группы `ch_stg_*`, статус `STABLE`, по 1 участнику |

docs/course/lessons/01_kafka_to_clickhouse.md

@@ -49,13 +49,14 @@
 
 ## 2. Руки: убедись, что данные текут
 
-Поднимаем стенд, создаём схему и заливаем **малый срез** (50 строк на топик — этого
+Поднимаем стенд и создаём стартовую историю. Это штатный путь курса: готовый источник
-хватает, чтобы всё увидеть, и прогон быстрый):
+данных стенда пишет события в Kafka, ClickHouse читает их в STG, затем batch строит
+ODS, DDS и DM. Файлы `data/*.jsonl` в этом пути не источник аналитики; пока это только
+кладовка значений для источника данных стенда.
 
 ```bash
-make up                  # поднять инфраструктуру (Kafka, ClickHouse, ...)
+make generated-history-analytics
-make ddl                 # создать базы и таблицы в ClickHouse (в т.ч. слой STG)
+make up
-LIMIT=50 make data       # залить по 50 строк каждого файла в Kafka-топики
 ```
 
 Теперь смотрим, что доехало до ClickHouse. Открой SQL-консоль:
@@ -188,19 +189,20 @@ SELECT
 FROM stg.kafka_browser_raw;
 ```
 
-**Перезаливаем срез, чтобы новая колонка заполнилась.** Сначала чистим таблицу — иначе
+**Перезаливаем срез, чтобы новая колонка заполнилась.** Сначала чистим только таблицу
-рядом останутся строки из секции 2, вставленные ещё *до* `ADD COLUMN`, и в них
+приёмника — иначе рядом останутся строки из секции 2, вставленные ещё *до*
-`kafka_msg_ts` будет пустой (`1970-01-01`):
+`ADD COLUMN`, и в них `kafka_msg_ts` будет пустой (`1970-01-01`):
 
 ```sql
 TRUNCATE TABLE stg.browser_raw;
 ```
 
-Затем перезаливаем — с пересозданием топиков, чтобы Kafka-движок перечитал сообщения
+Затем повторно создаём стартовую историю **без очистки volumes**. Это важно:
-с начала (без этого он считает их уже прочитанными и ничего нового не подхватит):
+`CLEAN_START=0` сохраняет твою новую колонку и пересозданное MV, но добавляет свежие
+сообщения в Kafka, чтобы ClickHouse прочитал их уже с новой схемой.
 
 ```bash
-LIMIT=50 RESET_TOPICS=1 make data
+CLEAN_START=0 make generated-history-analytics
 ```
 
 **Смотрим результат:**
@@ -230,10 +232,11 @@ ALTER TABLE stg.browser_raw DROP COLUMN kafka_msg_ts;
 ```
 
 ```bash
-make ddl     # пересоздаёт эталонный MV из 10_stg.sql — схема снова как в репозитории
+make ddl     # пересоздаёт эталонное MV из 10_stg.sql, схема снова как в репозитории
 ```
 
-Если запутался в состоянии — всегда есть полный сброс: `make clean && make up && make ddl && LIMIT=50 make data`.
+Если запутался в состоянии — всегда есть полный чистый прогон:
+`make generated-history-analytics && make up`.
 
 ---
 
@@ -241,7 +244,7 @@ make ddl     # пересоздаёт эталонный MV из 10_stg.sql —
 
 | Действие | Где смотреть | Что ожидать |
 |----------|--------------|-------------|
-| `LIMIT=50 make data` | `SELECT count() FROM stg.browser_raw` | счётчик > 0 и растёт после загрузки |
+| `make generated-history-analytics && make up` | `SELECT count() FROM stg.browser_raw` | счётчик > 0 |
 | глянуть строку | `SELECT raw FROM stg.browser_raw LIMIT 1` | валидный JSON целиком, неразобранный |
 | глянуть offset'ы | `SELECT kafka_offset FROM stg.browser_raw ORDER BY kafka_offset` | идут по возрастанию, без дублей |
 | правка из секции 4 | `SELECT kafka_msg_ts FROM stg.browser_raw LIMIT 5` | колонка заполнена временем сообщения |

docs/course/lessons/02_stg_to_ods.md

@@ -84,27 +84,27 @@ ODS мы пересобираем целиком, одной задачей Airf
 
 ## 2. Руки: смотрим базовый прогон
 
-Поднимаем стенд, создаём схему, заливаем **малый срез** (50 строк на топик) и запускаем
+Поднимаем стенд и создаём стартовую историю. Это штатный путь курса: готовый источник
-трансформацию:
+данных стенда пишет события в Kafka, ClickHouse читает их в STG, затем batch строит
+ODS, DDS и DM. Файлы `data/*.jsonl` пока остаются только кладовкой значений для этого
+источника, а не источником аналитического контура.
 
 ```bash
-make up                  # поднять инфраструктуру
+make generated-history-analytics
-make ddl                 # создать базы и таблицы (в т.ч. слой ODS)
+make up
-LIMIT=50 make data       # залить по 50 строк каждого файла в Kafka → STG
-make transform           # батч STG → ODS → DDS → DM (нас интересует первый шаг)
 ```
 
-`make transform` прогоняет всю цепочку слоёв сразу, но прямо в консоли печатает то, что нам
+Команда прогоняет всю цепочку слоёв и прямо в консоли печатает то, что нам нужно сейчас, —
-нужно сейчас, — блок **«Статистика ODS»**. Это просто счётчики строк по всем восьми таблицам
+блок **«Статистика ODS»**. Это просто счётчики строк по всем восьми таблицам слоя (четыре
-слоя (четыре основных и четыре с ошибками):
+основных и четыре с ошибками). Пример формы вывода:
 
 ```
 Статистика ODS:
    ┌─table──────────────────────┬─rows─┐
-   │ ods.browser_event          │   50 │
+   │ ods.browser_event          │  ... │
-   │ ods.location_event         │   50 │
+   │ ods.location_event         │  ... │
-   │ ods.device_by_click        │   26 │
+   │ ods.device_by_click        │  ... │
-   │ ods.geo_by_click           │   26 │
+   │ ods.geo_by_click           │  ... │
    │ ods.browser_event_errors   │    0 │
    │ ods.location_event_errors  │    0 │
    │ ods.device_by_click_errors │    0 │
@@ -114,35 +114,34 @@ make transform           # батч STG → ODS → DDS → DM (нас инте
 
 Прочитаем эту табличку — в ней три вещи, которые стоит заметить.
 
-**Все четыре `*_errors` — по нулям.** Значит, наш срез чистый: ни одна запись не дала ошибки
+**Все четыре `*_errors` — по нулям.** Значит, стартовая история чистая: ни одна запись не дала
-разбора, столбец `parse_errors` у всех пустой. Это нормально — данные в демо аккуратные.
+ошибки разбора, столбец `parse_errors` у всех пустой. Это нормально — данные стенда аккуратные.
 Ошибки мы увидим в секции 4, когда сами их устроим.
 
-**`browser` и `location` дали 50 из 50.** Сколько событий пришло — столько и легло, один к
+**`browser` и `location` идут в одном зерне события.** Сколько событий пришло, столько строк
-одному.
+и ожидаем увидеть после типизации, если ключи валидны.
 
-**А `device` и `geo` — только 26 из 50.** Вот это уже интересно. Половина куда-то делась? Нет.
+**А `device` и `geo` обычно меньше, чем событий.** Вот это уже интересно. Часть строк
-И это важно понять, иначе дальше будет казаться, что данные текут.
+куда-то делась? Нет. И это важно понять, иначе дальше будет казаться, что данные текут.
 
 Дело в том, что эти две таблицы хранят не события, а **контекст клика**: с какого устройства
-был клик и из какой точки на карте. Ключ у них — `click_id`. А в срезе на 50 событий разных
+был клик и из какой точки на карте. Ключ у них — `click_id`. Разных кликов меньше, чем событий:
-кликов всего 26: на один клик приходится несколько событий, и `click_id` у них повторяется.
+на один клик приходится несколько событий, и `click_id` у них повторяется. Движок таблицы
-Движок таблицы (про него — в секции 3) схлопывает повторы по ключу, оставляя по одной строке
+(про него — в секции 3) схлопывает повторы по ключу, оставляя по одной строке на клик.
-на клик. Отсюда и 26.
 
 Проверь это сам, а не верь на слово. Открой SQL-консоль `http://localhost:9123/play`
-(пользователь `default`, пароль `123456`) и посчитай, сколько в срезе *различных* `click_id`:
+(пользователь `default`, пароль `123456`) и посчитай, сколько в STG *различных* `click_id`:
 
 ```sql
--- Всего строк в STG — 50, но различных click_id среди них — ровно 26
+-- Строк событий больше, чем различных click_id
 SELECT count() AS stg_rows,
        uniqExact(toUUIDOrNull(JSONExtractString(raw, 'click_id'))) AS distinct_clicks
 FROM stg.geo_raw;
 ```
 
-Получишь `stg_rows = 50`, `distinct_clicks = 26` — ровно столько, сколько строк в
+`distinct_clicks` должен быть меньше или равен `stg_rows` и совпадать с числом строк в
-`ods.geo_by_click`. Значит, 26 — это схлопнутые повторы, а не пропавшие данные. Ничего не
+`ods.geo_by_click`. Значит, это схлопнутые повторы по `click_id`, а не пропавшие данные.
-потерялось молча.
+Ничего не потерялось молча.
 
 ---
 
@@ -174,7 +173,7 @@ toFloat64OrNull(JSONExtractString(raw, 'geo_latitude'))                       AS
 Весь смысл — в суффиксе `OrNull`. Если значение **не** приводится к нужному типу (вместо UUID
 пришёл мусор), функция не падает с ошибкой, а просто возвращает `NULL`. Это ровно то правило
 стенда, что и в STG — «грязная запись не валит пайплайн», — только теперь на уровне типов.
-Один кривой `event_id` станет `NULL` и будет помечен, а остальные 49 строк спокойно доедут.
+Один кривой `event_id` станет `NULL` и будет помечен, а остальные строки спокойно доедут.
 
 > Кстати, про `AS`: эти строки живут в блоке `WITH` в начале запроса. `WITH` — это просто
 > способ заранее посчитать значение и дать ему имя, чтобы ниже по запросу ссылаться на него
@@ -230,7 +229,7 @@ arrayFilter(x -> x != '', [
 > если поменять разбор только в одном из двух мест, они разойдутся. В секции 4 мы как раз этим
 > воспользуемся — и увидим, чем грозит такой рассинхрон.
 
-### Движок: откуда взялись 26 строк
+### Движок: почему строк контекста меньше
 
 И последнее место — строчка про движок основных таблиц:
 
@@ -241,8 +240,8 @@ ORDER BY (click_id)
 
 `ReplacingMergeTree` — это таблица, которая схлопывает строки с одинаковым ключом (ключ берётся
 из `ORDER BY`), оставляя самую свежую по `src_ingest_ts` — времени загрузки в ODS. Вот она,
-причина «26 из 50» из секции 2: у `device` и `geo` много строк с одинаковым `click_id`, и
+причина разницы из секции 2: у `device` и `geo` много строк с одинаковым `click_id`, и движок
-движок оставляет по одной на клик.
+оставляет по одной на клик.
 
 ---
 
@@ -276,8 +275,8 @@ make transform
 И смотрим на ту же «Статистику ODS». Таблица ошибок гео, которая была пустой, теперь полная:
 
 ```
-   │ ods.geo_by_click           │   26 │
+   │ ods.geo_by_click           │  ... │
-   │ ods.geo_by_click_errors    │   50 │   ← было 0
+   │ ods.geo_by_click_errors    │  ... │   ← было 0
 ```
 
 А в самой основной таблице широта пропала — но не молча, рядом стоит метка:
@@ -295,11 +294,10 @@ LIMIT 4;
 └──────────────┴──────────────┴───────────────┴──────────────────────┘
 ```
 
-Вот теперь видно всё разом — и DQ-split, и «двойной учёт» из секции 3 вживую. 26 строк
+Вот теперь видно всё разом — и DQ-split, и «двойной учёт» из секции 3 вживую. Строки с валидным
-остались в основной таблице (ключ `click_id` цел) с пометкой `bad_geo_latitude`. И те же
+`click_id` остались в основной таблице с пометкой `bad_geo_latitude`. И те же записи попали в
-записи попали в число 50 строк `geo_by_click_errors`. Долгота на месте, а широты больше нет:
+`geo_by_click_errors`. Долгота на месте, а широты больше нет: один неверный тип — и целое поле
-один неверный тип — и целое поле потеряно по всему слою. Заметили это `parse_errors` и таблица
+потеряно по всему слою. Заметили это `parse_errors` и таблица ошибок — для того DQ-split и нужен.
-ошибок — для того DQ-split и нужен.
 
 > **Бывает и хуже — тихо, совсем без метки.** Здесь нас спас суффикс `OrNull`: неверный тип
 > дал `NULL`, а `NULL` мы умеем замечать (на него и сработал `parse_errors`). По-настоящему
@@ -319,7 +317,7 @@ make transform
 ```
 
 После этого `geo_by_click_errors` снова `0`, широта на месте. А если стенд совсем «поплыл» —
-всегда есть полный сброс: `make clean && make up && make ddl && LIMIT=50 make data && make transform`.
+всегда есть полный чистый прогон: `make generated-history-analytics && make up`.
 
 ---
 
@@ -327,9 +325,9 @@ make transform
 
 | Действие | Где смотреть | Что ожидать |
 |----------|--------------|-------------|
-| `make transform` (базовый прогон) | блок «Статистика ODS» | `browser`/`location` = 50, `device`/`geo` = 26, все `*_errors` = 0 |
+| базовый прогон | блок «Статистика ODS» | основные таблицы не пустые, все `*_errors` = 0 |
-| почему 26, а не 50 | запрос `uniqExact(click_id)` по `stg.geo_raw` | 26 различных `click_id` — это схлопывание повторов, а не потеря |
+| почему `device`/`geo` меньше событий | запрос `uniqExact(click_id)` по `stg.geo_raw` | число различных `click_id` совпадает с `ods.geo_by_click` |
-| правка из секции 4 | блок «Статистика ODS» | `ods.geo_by_click_errors` прыгнул `0 → 50` |
+| правка из секции 4 | блок «Статистика ODS» | `ods.geo_by_click_errors` прыгнул с `0` на ненулевое число |
 | правка из секции 4 | `SELECT geo_latitude, parse_errors FROM ods.geo_by_click` | широта `NULL`, в `parse_errors` — `bad_geo_latitude` |
 
 ---
@@ -338,7 +336,8 @@ make transform
 
 После урока у тебя на руках — видимый результат (одно на выбор):
 
-- скрин блока «Статистика ODS», где после правки `ods.geo_by_click_errors` ушёл с `0` на `50`;
+- скрин блока «Статистика ODS», где после правки `ods.geo_by_click_errors` ушёл с `0`
+  на ненулевое число;
 - либо выборка из `ods.geo_by_click` с пустой широтой и меткой `bad_geo_latitude` рядом.
 
 И проверь себя на словах — примерно эти вопросы всплывут на еженедельном созвоне:

docs/course/lessons/03_ods_to_dds.md

@@ -65,35 +65,35 @@
 
 ## 2. Руки: смотрим базовый прогон
 
-Поднимаем стенд, создаём схему, заливаем **малый срез** (50 строк на топик) и запускаем
+Поднимаем стенд и создаём стартовую историю. Это штатный путь курса: готовый источник
-трансформацию:
+данных стенда пишет события в Kafka, ClickHouse читает их в STG, затем batch строит
+ODS, DDS и DM. Файлы `data/*.jsonl` пока остаются только кладовкой значений для этого
+источника, а не источником аналитического контура.
 
 ```bash
-make up                  # поднять инфраструктуру
+make generated-history-analytics
-make ddl                 # создать базы и таблицы (в т.ч. слой DDS)
+make up
-LIMIT=50 make data       # залить по 50 строк каждого файла в Kafka → STG
-make transform           # батч STG → ODS → DDS → DM
 ```
 
-`make transform` прогоняет всю цепочку слоёв и по дороге печатает в консоль блок **«Статистика
+Команда прогоняет всю цепочку слоёв и по дороге печатает в консоль блок **«Статистика DDS»** —
-DDS»** — счётчики строк по двум нашим сущностям:
+счётчики строк по двум нашим сущностям:
 
 ```
 Статистика DDS:
    ┌─table─────┬─rows─┐
-   │ dds.click │   26 │
+   │ dds.click │  ... │
-   │ dds.event │   50 │
+   │ dds.event │  ... │
    └───────────┴──────┘
 ```
 
 Прочитаем эти две строки.
 
-**`dds.event` — 50.** Сколько событий пришло, столько карточек и собралось: одно событие — одна
+**`dds.event` — события.** Сколько событий пришло с валидным ключом, столько карточек и
-строка. Ровно как `ods.browser_event` из прошлого урока.
+собралось: одно событие — одна строка. Ровно как `ods.browser_event` из прошлого урока.
 
-**`dds.click` — 26, а не 50.** И это та же история, что мы уже разбирали в уроке 2. Карточка
+**`dds.click` обычно меньше, чем `dds.event`.** И это та же история, что мы уже разбирали
-клика — одна на клик, а в срезе на 50 событий разных кликов всего 26 (на один клик приходится
+в уроке 2. Карточка клика — одна на клик, а событий на один клик может быть несколько.
-несколько событий). Поэтому 50 событий ссылаются на 26 кликов — это нормально, так и должно быть.
+Поэтому много событий ссылаются на меньшее число кликов — это нормально, так и должно быть.
 
 Теперь — главный счётчик урока. Он печатается чуть ниже, в блоке **«Сводка по качеству данных»**
 (это таблица `dm.dq_summary`, куда стенд складывает метрики по всем слоям). Найди в ней строку
@@ -108,9 +108,9 @@ DDS»** — счётчики строк по двум нашим сущност
 В колонке `check_date` стоит `today()` из кода витрины, так что у тебя там будет сегодняшняя
 дата — не пугайся, если она не совпадёт с примером.
 
-`orphan_events = 0` — ни одной сироты. Каждое из 50 событий нашло свой клик в `dds.click`. На
+`orphan_events = 0` — ни одной сироты. Каждое событие нашло свой клик в `dds.click`. На
-чистом демо-срезе так и должно быть: данные аккуратные, ничего не потерялось. В секции 4 мы
+чистой стартовой истории так и должно быть: данные аккуратные, ничего не потерялось. В секции
-сироту устроим сами — и эта строка оживёт.
+4 мы сироту устроим сами — и эта строка оживёт.
 
 Проверь нолик сам, не верь на слово. Открой SQL-консоль `http://localhost:9123/play`
 (пользователь `default`, пароль `123456`) и посчитай сирот напрямую:
@@ -158,9 +158,9 @@ SELECT click_id FROM ods.geo_by_click ...
 строим карточки: так не потеряется клик, который есть, например, в `geo`, но почему-то не доехал
 в `device`.
 
-> На нашем срезе `device` и `geo` содержат один и тот же набор из 26 кликов, так что универсум
+> На чистой стартовой истории `device` и `geo` должны содержать один и тот же набор кликов,
-> тоже 26. Но код написан так, чтобы пережить случай, когда наборы **разойдутся**, — и это
+> так что универсум совпадает с обоими источниками. Но код написан так, чтобы пережить случай,
-> правильно: в проде они расходятся постоянно.
+> когда наборы **разойдутся**, — и это правильно: в проде они расходятся постоянно.
 
 ### `argMax`: одна строка на клик, самая свежая
 
@@ -221,7 +221,7 @@ LEFT JOIN ( ...снапшот geo...    ) AS g ON g.click_id = c.click_id
 
 ### Сироты: событие без клика
 
-Мы собрали `dds.click` (26 карточек кликов) и `dds.event` (50 карточек событий). Внутри каждого
+Мы собрали `dds.click` (карточки кликов) и `dds.event` (карточки событий). Внутри каждого
 события лежит `click_id` — ссылка на клик. И вот тут возникает вопрос целостности из секции 1:
 **а на каждую ли ссылку есть карточка клика?**
 
@@ -237,16 +237,16 @@ WHERE click_id IS NOT NULL
 Заметь разницу с предыдущим пунктом. Пустое гео — это когда у **клика** не подтянулся свой
 контекст (внутренний пропуск в карточке, но сам клик есть). А сирота — это когда у **события**
 нет вообще никакого клика (порвана связь между сущностями). Это разные дырки: первую видно по
-пустым полям внутри карточки, вторую — отдельным счётчиком. На чистом срезе сирот ноль — сейчас
+пустым полям внутри карточки, вторую — отдельным счётчиком. На чистой стартовой истории сирот
-мы это изменим.
+ноль — сейчас мы это изменим.
 
 ---
 
 ## 4. Управляемая правка: заведём сироту
 
-Сирота на чистом срезе не появится сама — данные слишком аккуратные. Поэтому **создадим её
+Сирота на чистой стартовой истории не появится сама — данные слишком аккуратные. Поэтому
-руками**: добавим в `dds.event` одно событие, которое ссылается на клик, которого в `dds.click`
+**создадим её руками**: добавим в `dds.event` одно событие, которое ссылается на клик, которого
-нет. И посмотрим, как оживёт счётчик сирот и как себя поведёт `LEFT JOIN`.
+в `dds.click` нет. И посмотрим, как оживёт счётчик сирот и как себя поведёт `LEFT JOIN`.
 
 Открой SQL-консоль `http://localhost:9123/play` и вставь придуманное событие:
 
@@ -309,7 +309,7 @@ make transform
 ```
 
 После этого `orphan_events` снова `0`, придуманное событие исчезло. А если стенд совсем «поплыл» —
-полный сброс: `make clean && make up && make ddl && LIMIT=50 make data && make transform`.
+полный чистый прогон: `make generated-history-analytics && make up`.
 
 ---
 
@@ -317,9 +317,9 @@ make transform
 
 | Действие | Где смотреть | Что ожидать |
 |----------|--------------|-------------|
-| `make transform` (базовый прогон) | блок «Статистика DDS» | `dds.click` = 26, `dds.event` = 50 |
+| базовый прогон | блок «Статистика DDS» | `dds.click` и `dds.event` не пустые |
 | `make transform` (базовый прогон) | блок «Сводка по качеству», строка `orphan_events` | `0` |
-| почему `click` = 26, а `event` = 50 | запрос `count()` по `dds.click` и `dds.event` | 50 событий ссылаются на 26 кликов — норма |
+| почему `click` меньше `event` | запрос `count()` по `dds.click` и `dds.event` | много событий ссылаются на меньшее число кликов — норма |
 | правка из секции 4 (вставили сироту) | запрос `count()` сирот в play-консоли | `0 → 1` |
 | та же сирота через `dm.v_events_enriched` | `SELECT device_type, geo_country ...` | поля клика пустые (`NULL`) — это `LEFT JOIN` |
 

docs/course/lessons/04_airflow_orchestration.md

@@ -56,12 +56,14 @@ Airflow. Главная единица Airflow — **DAG** (Directed Acyclic Gra
 
 ## 2. Руки: запускаем DAG и смотрим зелёный прогон
 
-Подними стенд, создай схему и залей малый срез:
+Подними стенд и создай стартовую историю. Это штатный путь курса: готовый источник
+данных стенда пишет события в Kafka, ClickHouse читает их в STG, затем batch строит
+ODS, DDS и DM. Файлы `data/*.jsonl` пока остаются только кладовкой значений для этого
+источника, а не источником аналитического контура.
 
 ```bash
+make generated-history-analytics
 make up
-make ddl
-LIMIT=50 make data
 ```
 
 Открой Airflow: `http://localhost:8080` (логин `admin`, пароль `admin`). Найди DAG
@@ -75,13 +77,13 @@ LIMIT=50 make data
 заново наполнит их из ODS. Для учебного стенда это удобный чистый прогон: результат повторяемый,
 старые эксперименты не мешают.
 
-Когда DAG завершится, открой его граф. На чистом срезе все задачи должны быть зелёными. Найди
+Когда DAG завершится, открой его граф. На чистой стартовой истории все задачи должны быть
-внутри группы `transform` две задачи подряд:
+зелёными. Найди внутри группы `transform` две задачи подряд:
 
 - `check_dds_integrity` — SQL-задача, которая считает сирот;
 - `assert_dds_integrity` — Python-задача, которая решает, можно ли идти дальше.
 
-На чистом срезе `assert_dds_integrity` зелёная: сирот нет, пайплайн прошёл в DM.
+На чистой стартовой истории `assert_dds_integrity` зелёная: сирот нет, пайплайн прошёл в DM.
 
 Проверь то же число в ClickHouse play-консоли `http://localhost:9123/play`:
 
@@ -305,14 +307,15 @@ WHERE click_id IS NOT NULL
   AND click_id NOT IN (SELECT click_id FROM dds.click);
 ```
 
-Снова должно быть `0`. Если стенд после экспериментов совсем запутался, полный сброс остаётся
+Снова должно быть `0`. Если стенд после экспериментов совсем запутался, сделай штатный
-тем же:
+чистый прогон:
 
 ```bash
-make clean && make up && make ddl && LIMIT=50 make data
+make generated-history-analytics
+make up
 ```
 
-После этого запусти `etl_pipeline` с `{"full_refresh": true}`.
+После этого при необходимости запусти `etl_pipeline` с `{"full_refresh": true}`.
 
 ---
 

docs/course/lessons/05_monitoring.md

@@ -57,15 +57,20 @@
 
 ## 2. Руки: открываем дашборды и targets
 
-Подними стенд и прогони маленький срез, если он ещё не поднят:
+Подними стенд и создай стартовую историю, если он ещё не поднят. Это штатный путь курса:
+готовый источник данных стенда пишет события в Kafka, ClickHouse читает их в STG, затем
+batch строит ODS, DDS и DM. Файлы `data/*.jsonl` пока остаются только кладовкой значений
+для этого источника, а не источником аналитического контура.
 
 ```bash
+make generated-history-analytics
 make up
-make ddl
-LIMIT=50 make data
 ```
 
-После этого запусти `etl_pipeline` в Airflow с конфигом:
+Учти: путь `generated-history-analytics` собирает витрины напрямую, без запуска
+`etl_pipeline`, поэтому панели про задачи Airflow в `Airflow Overview` останутся
+пустыми, пока ты хотя бы раз не запустишь `etl_pipeline` сам (это делалось в
+уроке 4). Запустить его можно в Airflow с конфигом:
 
 ```json
 {"full_refresh": true}
@@ -78,16 +83,19 @@ LIMIT=50 make data
 
 Открой Prometheus: `http://localhost:9090`. В меню зайди в **Status → Targets**.
 
-Ожидаем три job:
+Ожидаем основные job:
 
 | Job | Target внутри Docker | Что это значит |
 |-----|----------------------|----------------|
 | `clickhouse` | `clickhouse:9126` | ClickHouse отдаёт встроенный Prometheus endpoint |
 | `kafka` | `kafka-exporter:9308` | `kafka-exporter` подключился к Kafka и отдаёт метрики |
 | `airflow` | `statsd-exporter:9102` | `statsd-exporter` отдаёт метрики Airflow в формате Prometheus |
+| `generator` | `generator:9109` | live-генератор отдаёт свои метрики, только когда явно запущен |
 
-У всех трёх состояние должно быть `UP`. Если один target `DOWN`, Grafana дальше будет показывать
+У `clickhouse`, `kafka` и `airflow` состояние должно быть `UP`. `generator` на штатном
-`No data` или старые значения.
+backfill-only стенде может быть `DOWN`, потому что `make up` не запускает live-генератор.
+Это нормально для курса до явного `make generator-continue`. Если один из трёх основных
+target `DOWN`, Grafana дальше будет показывать `No data` или старые значения.
 
 То же можно проверить из терминала:
 
@@ -112,11 +120,13 @@ curl -s http://localhost:9090/api/v1/targets | grep -o '"health":"[^"]*"'
 - строка поиска сверху помогает быстро найти `ClickHouse Overview`, `Kafka Overview` или
   `Airflow Overview`, если меню выглядит иначе.
 
-В **Dashboards** должны быть три дашборда:
+В **Dashboards** должны быть четыре дашборда:
 
 - `ClickHouse Overview`;
 - `Kafka Overview`;
-- `Airflow Overview`.
+- `Airflow Overview`;
+- `Generator Overview` — про live-генератор; на backfill-only стенде он пуст,
+  как и target `generator` выше, и в этом уроке не понадобится.
 
 Открой каждый и смотри не на красоту графиков, а на смысл: какой слой стенда он показывает и
 какой вопрос помогает задать.
@@ -154,8 +164,14 @@ URL: `http://localhost:3000/d/kafka-overview/kafka-overview`
 - **Partitions** и **Partition Offsets (Current)** — текущие offset-ы по партициям.
 
 **Consumer lag** — это разница между тем, что уже лежит в топике, и тем, что consumer group
-успела прочитать. В нашем стенде lag обычно быстро возвращается к нулю: данных мало, ClickHouse
+успела прочитать. В нашем стенде ClickHouse обычно читает быстро, поэтому большой устойчивый
-читает быстро. Если lag растёт и не снижается, downstream не успевает за Kafka.
+lag не ожидается.
+
+Есть важная оговорка из урока 0: ClickHouse-движок не всегда показывает свой прогресс как
+обычная Kafka-группа. Поэтому в Kafka UI колонки offset/lag у `ch_stg_*` могут быть пустыми,
+а в Grafana панель lag может быть пустой или нулевой. Это не конфликт между уроками. Для
+точной проверки чтения со стороны ClickHouse смотри `system.kafka_consumers`, а Grafana здесь
+используй как общий сигнал: появился ли большой lag, который не уходит.
 
 ### Airflow Overview
 
@@ -184,7 +200,7 @@ URL: `http://localhost:3000/d/airflow-overview/airflow-overview`
 
 ### `scrape_configs`: кого опрашивает Prometheus
 
-В файле три блока:
+В файле четыре блока:
 
 ```yaml
 scrape_configs:
@@ -199,10 +215,12 @@ scrape_configs:
 `localhost`: Prometheus живёт внутри compose-сети и ходит к соседним контейнерам по их service
 name.
 
-Kafka и Airflow устроены так же, но с exporter-ами:
+Kafka, Airflow и generator устроены так же, но источники разные:
 
 - `kafka` → `kafka-exporter:9308`;
-- `airflow` → `statsd-exporter:9102`.
+- `airflow` → `statsd-exporter:9102`;
+- `generator` → `generator:9109`, только когда live-генератор явно запущен.
+  Без live этот target может быть `DOWN`, как в проверке Prometheus выше.
 
 ### Почему Airflow идёт через StatsD
 
@@ -254,9 +272,21 @@ Grafana.
 | Airflow Alerts | `High Task Failure Rate` | растёт rate failed tasks |
 | Airflow Alerts | `High DAG Parse Time` | DAG-файлы долго парсятся |
 
-Не все эти правила обязаны стрелять в учебном стенде. Часть порогов специально похожа на
+Не все эти правила обязаны быть тихими в учебном стенде. По умолчанию `make up` и
-продовые: они показывают, как формулируется условие, но не создают шум на каждом маленьком
+`make generated-history-analytics` **не запускают live-генератор**, поэтому после готовой
-прогоне.
+стартовой истории новые сообщения перестают приходить. Из-за этого `Kafka No Messages Produced`
+может перейти в `Alerting` на полностью здоровом backfill-only стенде. Если хочешь проверить
+это правило в спокойном состоянии, явно включи live:
+
+```bash
+make generator-continue
+```
+
+После наблюдения останови live-генератор, чтобы он не менял стенд дальше:
+
+```bash
+make generator-down
+```
 
 ---
 
@@ -331,7 +361,7 @@ make recover-monitoring
 
 | Действие | Где смотреть | Что ожидать |
 |----------|--------------|-------------|
-| открыть Prometheus targets | `http://localhost:9090` → Status → Targets | `clickhouse`, `kafka`, `airflow` в состоянии `UP` |
+| открыть Prometheus targets | `http://localhost:9090` → Status → Targets | `clickhouse`, `kafka`, `airflow` в состоянии `UP`; `generator` может быть `DOWN` без live |
 | открыть `ClickHouse Overview` | Grafana dashboards | панели `Queries per Second`, `Failed Queries (total)`, `Inserted Rows/sec` не пустые |
 | открыть `Kafka Overview` | Grafana dashboards | видны `Brokers Up`, `Topics`, `Consumer Lag by Group` |
 | открыть `Airflow Overview` | Grafana dashboards | видны `Scheduler Heartbeat Rate`, `Queued Tasks`, `Task Failures vs Success Rate` |

docs/course/lessons/06_superset_bi.md

@@ -63,42 +63,28 @@ DM-витрина — это SQL-объект в ClickHouse. Она задаёт
 
 ## 2. Руки: запускаем Superset и смотрим дашборд
 
-Подними стенд и прогони полный демо-датасет:
+Подними стенд и создай стартовую историю. Это штатный путь курса: готовый источник
+данных стенда пишет события в Kafka, ClickHouse читает их в STG, затем batch строит
+ODS, DDS, DM и обновляет Superset. Файлы `data/*.jsonl` пока остаются только кладовкой
+значений для этого источника, а не источником аналитического контура.
 
 ```bash
+make generated-history-analytics
 make up
-make ddl
-make data
-make transform
 ```
 
-`make transform` прогоняет цепочку STG → ODS → DDS → DM вне Airflow. Для этого урока так
+Команда уже прогоняет цепочку STG → ODS → DDS → DM и создаёт metadata Superset:
-быстрее: нам нужен готовый DM-слой, а не разбор DAG. Отладочный срез через
-`LIMIT=50 make data` можно использовать для быстрых экспериментов, но эталонный dashboard
-и числа урока рассчитаны на полном наборе данных.
-
-Теперь инициализируй Superset:
-
-```bash
-make superset-init
-```
-
-Эта команда создаёт или обновляет:
 
 - подключение `clickhouse_dwh`;
 - 6 datasets поверх `dm.*`.
-
-После этого создай или обнови charts и сам dashboard:
-
-```bash
-make superset-dashboard
-```
-
-Эта команда создаёт или обновляет:
-
 - 10 charts;
 - dashboard `E-commerce Analytics Dashboard`.
 
+Для этого урока нам нужен готовый DM-слой и уже созданный dashboard, а не разбор DAG.
+Если Superset metadata нужно пересоздать отдельно, используй `make superset-init`.
+Если нужно обновить только charts и dashboard после правки в `superset/create_dashboard.py`,
+используй `make superset-dashboard`.
+
 Открой Superset: `http://localhost:8088` (логин `admin`, пароль `admin`).
 
 Если Superset предлагает сменить пароль после первого входа, для учебного стенда можно нажать
@@ -119,7 +105,7 @@ http://localhost:8088/superset/dashboard/ecommerce-analytics/
 - KPI сверху: `Total Events`, `Unique Users`, `Avg Events/Visit`,
   `Conversion to /confirmation`;
 - динамика: `Events over Time`, `Traffic by Device`;
-- география: `Geography Map`;
+- география: `Top Countries by Events`;
 - маркетинг: `UTM Effectiveness Table`, `Page Funnel`;
 - прохождение строк по слоям: `Rows by Layer (event)`.
 
@@ -133,33 +119,33 @@ http://localhost:8088/superset/dashboard/ecommerce-analytics/
 > **Зерно (grain), он же уровень гранулярности — это что считается одной строкой
 > таблицы.** У события зерно
 > «одно событие = одна строка» (ключ `event_id`), у визита — «один визит = одна
-> строка» (ключ `click_id`). Это разные зёрна: событий 1000, а визитов 99, потому
+> строка» (ключ `click_id`). Это разные зёрна: событий обычно больше, чем визитов,
-> что в одном визите много событий. Складывать строки разного зерна в одно число
+> потому что в одном визите много событий. Складывать строки разного зерна в одно
-> бессмысленно — это всё равно что сложить «штуки яблок» и «корзины яблок».
+> число бессмысленно — это всё равно что сложить «штуки яблок» и «корзины яблок».
 
 Поэтому чарт держит **одно зерно — event**: берёт по одной канонической таблице
 событий на слой (`browser_raw → browser_event → event → v_events_enriched`), а не сумму
 по слою. Если просуммировать все таблицы слоя, в один столбец попадут таблицы разного
-зерна (события 1000 + визиты 99 + пустые error-таблицы) и получится «воронка потерь»,
+зерна: события, визиты и технические таблицы ошибок. Получится «воронка потерь», которой
-которой на самом деле нет.
+на самом деле нет.
 
-Шаг **1050 → 1000** на первом переходе — это не потеря данных, а дедупликация
+Если на первом переходе число уменьшается, это не обязательно потеря данных. В ODS работает
-at-least-once потока по `event_id` в ODS (`ReplacingMergeTree`): в STG приехало 1050 строк,
+дедупликация at-least-once потока по `event_id` (`ReplacingMergeTree`): в STG могут приехать
-но уникальных `event_id` среди них — 1000 (часть событий Kafka доставила повторно). Дальше
+повторы, а дальше остаётся каноническое число уникальных событий. Настоящие проблемы качества
-число стабильно. Настоящие проблемы качества (ошибки парсинга, осиротевшие события) на
+(ошибки парсинга, осиротевшие события) на чистой стартовой истории равны нулю и лежат в
-чистых демо-данных равны нулю и лежат в `dm.dq_summary` отдельными `check_name` — их
+`dm.dq_summary` отдельными `check_name` — их разбирали уроки 3–4.
-разбирали уроки 3–4.
 
 ### Фильтр даты
 
-В демо-данных события датированы `2022-11-28`. В текущей конфигурации dashboard фильтр даты
+В стартовой истории события идут по модельному времени стенда. В текущей конфигурации
-открывается как `No filter`. Если у тебя осталась старая metadata Superset и native filter
+dashboard фильтр даты открывается как `No filter`. Если у тебя осталась старая metadata
-**Date Range** стоит в значении `Last week`, часть графиков может быть пустой, хотя данные есть.
+Superset и native filter **Date Range** стоит в значении `Last week`, часть графиков может
+быть пустой, хотя данные есть.
 
 Для этого урока поставь в фильтре даты одно из двух:
 
 - `No filter`;
-- или ручной диапазон вокруг `2022-11-28`.
+- или ручной диапазон вокруг дат, которые видны в `event_timestamp`.
 
 После этого нажми **Apply filters**. Теперь смотри на dashboard как аналитик: какие графики
 отвечают на бизнес-вопросы, а какие только показывают техническое устройство конвейера.
@@ -324,7 +310,7 @@ Native filters создаются в `build_dashboard_metadata`. Там есть
 - `Browser` по `browser_name`.
 
 Эти фильтры задаются в левой панели dashboard. Click-to-filter между виджетами не включен:
-клик по сектору pie chart, карте, строке таблицы или funnel не меняет остальные charts.
+клик по сектору pie chart, столбцу Top Countries, строке таблицы или funnel не меняет остальные charts.
 
 Фильтр применяется только к charts, где есть нужное поле. `Country`, `Device Type` и
 `Browser` работают с charts на `dm.v_events_enriched`; агрегированные витрины для UTM,
@@ -415,7 +401,7 @@ metadata Superset.
 | `make superset-init` | Superset → **Settings → Database Connections** | есть подключение `clickhouse_dwh` |
 | открыть **Datasets** | Superset UI | есть datasets `v_events_enriched`, `v_top_pages_daily`, `dq_summary` |
 | открыть dashboard | Superset UI | видны KPI, маркетинг, география и прохождение строк по слоям |
-| поставить **Date Range → No filter** | dashboard filters | графики не скрываются из-за даты `2022-11-28` |
+| поставить **Date Range → No filter** | dashboard filters | графики не скрываются из-за даты модельного времени |
 | поменять `row_limit` у `Page Funnel` на `3` и запустить `make superset-dashboard` | chart `Page Funnel` | не больше трёх страниц |
 | вернуть `row_limit` на `20` и запустить `make superset-dashboard` | chart `Page Funnel` | ограничение снова до 20 страниц |
 

docs/research/2026-06-11-subagent-coordinator-experiment.md

@@ -0,0 +1,431 @@
+# Эксперимент с координатором субагентов
+
+Status: Research
+Дата: 2026-06-11
+
+## Зачем проводили эксперимент
+
+Проверяли рабочую схему, где верхнеуровневый агент не реализует задачу сам, а
+управляет цепочкой субагентов:
+
+- выдаёт одному worker-субагенту один локальный issue;
+- требует от worker-а работать через `/goal` и `/tdd`;
+- получает отчёт;
+- просит того же worker-а сделать саморевью;
+- классифицирует находки;
+- запускает исправления только по важным пунктам;
+- при необходимости подключает отдельного reviewer-субагента;
+- сам выполняет финальную проверку, разделяет коммиты и принимает решение о
+  переходе к следующей задаче.
+
+Цель эксперимента была не только закрыть задачи генератора, но и понять, можно
+ли из такого процесса сделать повторяемый агентный навык.
+
+## Контекст
+
+Эксперимент проводился в ветке `feature/data-generator` на последних трёх
+срезах переработки steady-stream генератора:
+
+1. `.scratch/feature-data-generator/issues/05-intensity-and-flow-calibration.md`
+2. `.scratch/feature-data-generator/issues/06-state-v2-and-restart.md`
+3. `.scratch/feature-data-generator/issues/07-service-integration-and-docs.md`
+
+Задачи были зависимыми и меняли близкие места генератора, поэтому параллелить
+их было нельзя. Каждая следующая задача должна была стартовать только после
+коммита предыдущей.
+
+Итоговые рабочие коммиты:
+
+- `8f1e997 feat(generator): откалиброван поток steady-stream генератора`
+- `640050e feat(generator): добавлено состояние версии 2 для рестартов`
+- `6c4e0f4 feat(generator): подключена новая модель к steady-stream сервису`
+
+Отдельные docs-коммиты фиксировали ход и выводы эксперимента.
+
+## Начальная гипотеза
+
+Ожидалось, что полезное разделение ролей такое:
+
+- **Координатор** держит порядок, границы задач, проверки, коммиты и решение,
+  какие замечания действительно надо чинить.
+- **Worker-субагент** глубоко погружается в один issue и реализует его через
+  короткие TDD-срезы.
+- **Саморевью worker-а** полезно, потому что у него уже есть подробный контекст
+  реализации.
+- **Отдельный reviewer-субагент** нужен не всегда, а на рискованных переходах
+  или после больших исправлений.
+
+Верхнеуровневому координатору решили не включать `/goal`: это могло бы сместить
+поведение в сторону «закрыть большую цель любой ценой», тогда как задача
+координатора — управлять этапами и останавливаться на контрольных точках.
+
+## Словарь ролей
+
+- **Координатор** — верхнеуровневый агент в текущей сессии. Он не пишет основную
+  реализацию, а управляет порядком работ, проверяет границы, классифицирует
+  замечания, запускает дополнительные проверки и делает коммиты.
+- **Worker** — субагент-исполнитель. Он получает один issue, работает в общем
+  рабочем дереве, меняет файлы, запускает тесты, но не коммитит.
+- **Саморевью worker-а** — отдельная фаза после реализации. Worker временно
+  меняет роль с исполнителя на проверяющего свою работу, но сначала только
+  выдаёт находки, не исправляя их.
+- **Reviewer** — отдельный субагент для независимой проверки. По умолчанию он
+  работает только на чтение: анализирует diff, issue, спеки и тесты, но не
+  редактирует файлы.
+- **Находка** — гипотеза о проблеме, а не автоматическое требование правки.
+  Решение принимает координатор.
+
+Важная техническая деталь: все агенты работают с одним рабочим деревом. Поэтому
+координатор обязан регулярно проверять `git status --short` и явно отделять
+рабочие изменения задачи от процессных заметок, handoff-файлов и чужих правок.
+
+## Протокол, который сложился в эксперименте
+
+Рабочий цикл на задачу:
+
+1. Проверить чистоту дерева и, если нужно, отделить процессные правки отдельным
+   docs-коммитом.
+2. Запустить нового worker-субагента на один issue.
+3. В задании worker-у указать:
+   - `/goal`-образную цель;
+   - `/tdd` как методику;
+   - границы задачи;
+   - запрет на коммит;
+   - запрет на откат чужих изменений;
+   - требование финального отчёта: файлы, тесты, проверки, критерии, риски,
+     `git status --short`.
+4. После реализации запросить у того же worker-а саморевью без правок.
+5. Классифицировать находки.
+6. Вернуть worker-у только одобренные правки.
+7. Запустить локальные проверки координатора.
+8. На сложных местах запустить отдельного reviewer-а.
+9. Снова классифицировать находки reviewer-а.
+10. При больших исправлениях выполнить второй reviewer-круг.
+11. Коммит делает координатор.
+12. Старый worker закрывается; следующая задача стартует в новом worker-е.
+
+Это описание фиксирует фактический процесс эксперимента. Будущий скилл не обязан
+механически повторять каждый шаг, но должен сохранить инварианты ниже.
+
+## Классификация reviewer-находок
+
+Reviewer не является источником истины. Его выводы работают как гипотезы,
+которые координатор обязан проверить и классифицировать:
+
+- `чинить до коммита` — реальный дефект, нарушение acceptance criteria или
+  слабое доказательство ключевого поведения;
+- `записать как риск` — важно помнить, но не блокирует текущий коммит;
+- `ложная тревога` — reviewer неверно понял код, тест или границы задачи;
+- `вне скоупа` — может быть полезно позже, но не относится к текущему issue.
+
+Это оказалось критически важным. Без фильтрации reviewer легко превращается в
+источник расползания задачи.
+
+## Наблюдения по задаче 05
+
+Задача 05 была самой дорогой по обратной связи: калибровка статистической
+модели требует длинных симуляций и не даёт быстрый «один инвариант — один
+результат».
+
+Worker долго работал без промежуточного отчёта. Координатор сначала поставил
+мягкий статус-чек, затем прервал агента ради статуса. Это не сломало работу, но
+показало: для задач со статистическими тестами стоит заранее закладывать
+контрольные точки.
+
+Саморевью worker-а нашло реальные проблемы:
+
+- `docker-compose.yml` оставлял старую интенсивность `GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN=200`;
+- тест межсессионной паузы был слишком широким;
+- в тестовой конфигурации оставались старые числа;
+- README мог быть двусмысленным про `GEN_MIN/MAX_EVENTS_PER_TICK`.
+
+Координаторская проверка добавила отдельную ценность: был найден конфликт между
+новым `GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN=30` и старым нижним пределом
+`GEN_MIN_EVENTS_PER_TICK=5`. При тике 5 секунд это давало минимум 60 событий в
+минуту и ломало критерий интенсивности.
+
+Вывод: саморевью хорошо ловит локальные несостыковки реализации, но координатор
+нужен для проверки связей между дефолтами, обычным запуском, документацией и
+acceptance criteria.
+
+## Наблюдения по задаче 06
+
+Задача 06 показала, зачем нужен отдельный reviewer-субагент между задачами.
+Саморевью worker-а и отдельный reviewer независимо нашли две существенные
+проблемы:
+
+- битое state v2 с валидным состоянием ГПСЧ могло пройти `from_dict_safe`, а
+  затем уронить сервис уже в `restore_state`;
+- снимок активных визитов сохранялся полными batch-словарями и на верхних
+  лимитах получался порядка мегабайт, хотя спека говорила о компактном
+  состоянии.
+
+Координатор проверил обе гипотезы локально:
+
+- `restore_state` действительно падал на битой вложенной структуре;
+- оценка JSON-снимка при 200 активных визитах и популяции 300 дала около 4.7 MB.
+
+Обе находки были классифицированы как `чинить до коммита`.
+
+После исправления компактного состояния понадобился второй reviewer-круг. Он
+нашёл новый дефект уже в исправленной версии: формально похожий v2-state с
+`population=[]` или строковым `pending_visit_births` проходил первичную
+загрузку, но затем оставлял поток без пользователей или ронял следующий тик.
+
+Координатор подтвердил это локальной проверкой и вернул worker-у как
+обязательный пункт второго круга. Затем координатор дополнительно нашёл
+парный случай: пользователь с `active_click_id`, но без соответствующего
+`active_visit`.
+
+Вывод: если исправление по reviewer-находке меняет дизайн, нужен повторный
+reviewer-круг. Иначе можно закрыть старый дефект и внести новый рядом.
+
+## Наблюдения по задаче 07
+
+Задача 07 показала другую пользу reviewer-а: проверку силы доказательства, а не
+только поиск падений.
+
+Worker добавил сервисный тест с мок-публикацией. Он доказывал, что сервисный
+тик публикует связанные сообщения во все четыре топика, но внешний reviewer
+заметил: один опубликованный event ещё слабо доказывает уход от старой плоской
+модели. Для acceptance criteria было важнее доказать невырожденную модель:
+один визит должен дать несколько событий с одним `click_id`.
+
+Координатор классифицировал это как `чинить до коммита`. Тест был усилен:
+сервисный контур теперь делает несколько тиков и проверяет несколько событий
+одного визита с общим `click_id`, разными `event_id` и согласованными
+location/device/geo.
+
+Reviewer также поймал документационные неточности:
+
+- README слишком широко говорил, что переменные из таблицы проброшены через
+  compose, хотя `KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS` и `GEN_DATA_DIR` должны оставаться
+  безопасными внутренними значениями контейнера;
+- `docs/OPERATIONS.md` отставал от новых параметров и метрик.
+
+Вывод: финальная интеграционная задача требует reviewer-а не только по коду, но
+и по доказательности тестов и честности документации.
+
+## Что сработало
+
+- Один worker на один issue хорошо удерживает контекст и границы.
+- `/goal`-образное задание worker-у работает как хороший контракт даже тогда,
+  когда координатор сам не находится в goal-режиме.
+- Саморевью того же worker-а полезно, если явно запретить правки на первом
+  шаге и попросить сначала выдать находки.
+- Отдельный reviewer полезен на границах задач и после больших исправлений.
+- Координаторская классификация находок обязательна.
+- Коммиты должен делать координатор: это последняя точка контроля состава diff.
+- Процессные наблюдения лучше фиксировать отдельно от рабочих коммитов.
+
+## Что не стоит автоматизировать слепо
+
+- Не стоит всегда запускать reviewer-а после каждой мелкой правки. Это дорого и
+  может раздувать задачу.
+- Не стоит принимать все reviewer-находки как правду.
+- Не стоит давать координатору верхнеуровневый `/goal` на всю цепочку, если от
+  него требуется управленческая осторожность, а не слепое достижение цели.
+- Не стоит смешивать handoff-наблюдения с рабочими коммитами задач.
+- Не стоит требовать реальный Kafka-стек для каждого шага, если acceptance
+  criteria допускают мок-публикацию. Но надо явно фиксировать, что именно не
+  проверялось.
+
+## Ограничения эксперимента
+
+Выводы нельзя считать универсально доказанными. Эксперимент прошёл в одном
+репозитории, на одной ветке и на трёх зависимых задачах одного домена. Это
+хороший сигнал для класса задач «последовательные инженерные срезы с тестами,
+документацией и явными acceptance criteria», но не доказательство, что процесс
+так же хорошо подойдёт для:
+
+- независимых задач, которые можно безопасно параллелить;
+- маленьких однофайловых правок;
+- задач без тестовой базы;
+- продуктовых или исследовательских задач, где итог заранее неясен;
+- задач, где субагентам нельзя писать в общее рабочее дерево.
+
+Стоимость процесса тоже заметна. Статистические и state-задачи требуют долгих
+прогонов, ожидания worker-а, reviewer-кругов и ручной классификации находок.
+Поэтому будущий скилл должен уметь выбирать облегчённый режим, а не всегда
+запускать полную схему.
+
+## Инварианты будущего скилла
+
+Если на базе эксперимента делать скилл, в него стоит перенести не конкретные
+команды из этого репозитория, а следующие обязательные правила:
+
+- **Один worker — один bounded issue.** Цепочка задач ведётся координатором, а
+  не одним долгоживущим исполнителем.
+- **Reviewer по умолчанию read-only.** Он выдаёт находки, но не правит файлы.
+- **Исправления идут только после классификации.** Даже хорошие reviewer-находки
+  сначала проходят фильтр координатора.
+- **Коммит делает координатор.** Это защищает границы задачи и состав diff.
+- **Большое исправление требует повторной проверки.** Если правка меняет дизайн
+  или формат данных, результат самой правки надо ревьюить заново.
+- **Рабочее дерево — общий ресурс.** Каждый цикл должен начинаться и
+  заканчиваться явной проверкой статуса.
+- **Документация и тесты являются частью доказательства.** Reviewer должен
+  проверять не только падения, но и силу тестов, честность README/операционных
+  документов и соответствие acceptance criteria.
+
+## Эвристики для будущего скилла
+
+Если делать скилл на базе эксперимента, в нём стоит закрепить такие правила:
+
+1. **Начинать с чистого дерева.** Если есть процессные или чужие правки,
+   отделить их до запуска worker-а.
+2. **Давать worker-у один issue.** Не просить закрывать цепочку задач в одном
+   агенте.
+3. **Формулировать task prompt как контракт.** В нём должны быть цель, границы,
+   методика, запрет на коммит, запрет на откат чужого и формат отчёта.
+4. **Требовать саморевью без правок.** Исправления только после решения
+   координатора.
+5. **Классифицировать находки.** Минимальный набор: чинить до коммита, риск,
+   ложная тревога, вне скоупа.
+6. **Запускать отдельного reviewer-а на рискованных точках.** Особенно:
+   state/serialization, сервисная интеграция, документация, изменения формата
+   данных, статистические модели.
+7. **Повторять reviewer-круг после больших исправлений.** Если исправление
+   изменило дизайн, оно само нуждается в ревью.
+8. **Координатор делает собственный sanity-check.** Не полный реимплемент, а
+   проверка связей: дефолты, compose, документация, acceptance criteria,
+   `git status`, тесты.
+9. **Коммитить только координатору.** Worker не должен фиксировать изменения.
+10. **Закрывать агентов.** Завершённые subagents надо закрывать, чтобы не
+    держать лишний контекст и лимиты.
+
+## Возможный скелет скилла
+
+1. Прочитать issue и зависимости.
+2. Проверить рабочее дерево.
+3. Запустить worker.
+4. Дождаться отчёта или запросить статус, если работа слишком долго молчит.
+5. Запустить self-review того же worker-а.
+6. Классифицировать находки.
+7. Вернуть worker-у только выбранные правки.
+8. Запустить проверки координатора.
+9. Если задача рискованная, запустить reviewer-а.
+10. Классифицировать reviewer-находки.
+11. При больших исправлениях повторить reviewer-круг.
+12. Сделать коммит.
+13. Обновить исследовательскую заметку или итоговый лог, если эксперимент ещё
+    идёт.
+
+Этот скелет должен быть параметризуемым. Например, для простой задачи можно
+ограничиться worker + саморевью + проверки координатора. Для state/serialization,
+интеграции сервиса, документации или статистической модели нужен reviewer.
+
+## Оставшиеся вопросы
+
+- Как заранее понять, когда нужен отдельный reviewer, а когда достаточно
+  саморевью?
+- Стоит ли задавать worker-у обязательные промежуточные отчёты для статистики и
+  долгих тестов?
+- Нужно ли явно ограничивать бюджет worker-а или число reviewer-кругов?
+- Как лучше формализовать критерий «большое исправление требует второго
+  reviewer-а»?
+- Должен ли будущий скилл сам создавать research log, или это должен быть
+  отдельный режим?
+
+## Предварительная рекомендация
+
+Эксперимент стоит считать успешным. Процесс дал не только рабочий результат, но
+и поймал дефекты, которые легко могли пройти обычный одиночный поток:
+
+- конфликт дефолтов интенсивности;
+- падение на битом state v2;
+- слишком большой state v2;
+- неполная валидация компактного state;
+- слабый интеграционный тест, не доказывавший уход от старой плоской модели.
+
+Для будущего скилла ядро должно быть не «запусти много агентов», а
+**координационный цикл с классификацией находок и контролем границ**.
+
+Главная формула процесса:
+
+```text
+worker реализует -> worker сам себя ревьюит -> координатор фильтрует ->
+worker чинит выбранное -> reviewer проверяет риск -> координатор фильтрует ->
+при большом исправлении повторить reviewer -> координатор коммитит
+```
+
+## Внешнее ревью другой моделью (отложенный заход, 2026-06-14)
+
+Отложенное ревью результата петли (его наметил handoff
+`2026-06-11-generator-time-adr-and-pending-review.md`) выполнено. Ревью провела
+**модель другой родословной** — та, что вела дизайн, ADR и спеки, а не линия
+Кодекс, писавшая код. Это и есть проверка центральной гипотезы эксперимента:
+какой класс дефектов автономная петля систематически не видит без внешнего
+взгляда.
+
+Основа проверки: перечитаны ADR-0004/0005 и обе спеки; код прочитан помодульно;
+марковская модель путей прогнана симуляцией на 300 тыс. визитов; прогнан весь
+набор тестов (113 passed); происхождение обёртки `try→fresh` прослежено по git.
+
+### Прогноз по находке A не оправдался — петля её поймала
+
+Handoff предсказывал, что петля пропустит ссылочную целостность при
+`restore_state` («слепые зоны одной линии Кодекс скоррелированы»). На деле:
+
+- висячая ссылка визит→пользователь ловится валидатором формы (`state.py:88`);
+- висячая ссылка пользователь→словарь (неизвестный `seed_click_id`) валидатору
+  формы недоступна, но петля **в коммите задачи 06** (`640050e`) добавила обёртку
+  `try→fresh` вокруг `restore_state` в сервисе **и** написала регрессионный тест
+  `test_invalid_restored_v2_state_starts_fresh` (профиль с `missing-click-id`).
+  Это совпадает с разделом «Наблюдения по задаче 06»: и саморевью worker-а, и
+  отдельный reviewer независимо нашли «битый v2 проходит `from_dict_safe`, но
+  роняет `restore_state`».
+
+Вывод: многоролевой цикл (worker + саморевью + отдельный reviewer) **поймал**
+ровно тот класс дефекта, который ставился как главный индикатор эксперимента.
+Прогноз о скоррелированной слепоте по этому пункту ошибочен.
+
+### Что внешний взгляд всё же добавил
+
+Дефекты, дожившие до внешнего ревью, оказались **не точечными, а сквозными** —
+их не пинит ни один тест, и каждый по отдельности «проходит»:
+
+- **Расхождение живого и восстановленного путей.** Живой визит берёт
+  браузер/локацию из *случайной* сид-сессии и `event_id` = `_new_uuid`
+  (`generation.py`), восстановленный — из сид-сессии *профиля* и `event_id` =
+  `uuid5` (`runtime.py`). У визита, пережившего рестарт, атрибуты «доезжающих»
+  событий меняются на середине. Инвариант «один визит — однородный контекст»
+  нарушается на стыке двух путей, который ни один тест не сводит вместе.
+- **Форма распределения длины визита.** Среднее (10.7) и конверсия в
+  `/confirmation` (27%) на цели, воронка монотонна — это тесты проверяют и
+  подтверждают. Но *форма* дальше от сида: спайк 16% на длине 2 (форс минимума в
+  2 события убирает визиты-отказы из одного события, которые сид допускает),
+  ~6.6% визитов срезаются о потолок 30, медиана 8 сидит на нижней границе
+  тестовой полосы 8–12. Тесты пинят средние и пороги, но не форму распределения.
+
+### Уточнённая гипотеза
+
+Главный индикатор A был *локальным* дефектом — падение в одной точке на битом
+входе; того же семейства, что и прочие находки задачи 06 (раздутый снимок,
+неполная валидация). Такие вещи дисциплинированный многоролевой цикл ловит
+хорошо. А выжили до внешнего ревью свойства **межмодульные** (инвариант поверх
+двух путей кода) и **распределительные** (форма, а не среднее) — ровно там, где
+слабы и ревью внутри одной линии, и покритериальные тесты.
+
+Отсюда уточнение к открытому вопросу «когда нужен отдельный reviewer»: ценнее
+всего reviewer **другой родословной**, и именно там, где (а) свойство тянется
+через несколько модулей/путей, либо (б) корректность распределительная (форма),
+а не одно утверждение. Для точечных дефектов на входе хватает саморевью и
+отдельного reviewer той же линии.
+
+### Побочно подтвердилось
+
+Разделение двух линий сработало: ADR-0005 (модельные часы ×K) остался решением
+на бумаге, код петли честно держался реал-тайм-модели, нечаянного переплетения
+линий нет. Процессное решение «не мешать брейншторм времени с петлёй 06/07»
+выдержало.
+
+## Связанные артефакты
+
+- `.scratch/handoffs/2026-06-11-subagent-coordinator-experiment.md` —
+  исходный одноразовый handoff и рабочий журнал наблюдений.
+- `.scratch/feature-data-generator/issues/05-intensity-and-flow-calibration.md`
+- `.scratch/feature-data-generator/issues/06-state-v2-and-restart.md`
+- `.scratch/feature-data-generator/issues/07-service-integration-and-docs.md`
+- `docs/adr/0003-handoffs-in-scratch.md`
+- `docs/adr/0002-specs-as-durable-design-docs.md`

docs/runbooks/startup-history.md

@@ -0,0 +1,177 @@
+# Runbook: стартовая история стенда
+
+Этот runbook нужен, чтобы один раз создать стартовую историю генератора, сохранить
+её в файл и быстро восстановить на чистом стенде.
+
+За устройством генератора см. [`generator/README.md`](../../generator/README.md)
+и [спеку модельного времени](../specs/2026-06-14-generator-model-time-and-startup-history.md).
+
+## Что дёшево
+
+- Перезапуск без очистки volumes: Kafka хранит `generator_state` и manifest.
+- Live-продолжение после импорта: генератор стартует с `T_end`, если настройки
+  совпадают.
+- Восстановление чистого стенда из готового файла: события повторно пишутся в
+  Kafka, ClickHouse наполняется штатным путём.
+
+## Что требует нового артефакта
+
+- Другая длительность истории или другой профиль запуска.
+- Другой `GEN_SEED`, `GEN_MODEL_T0`, часовой пояс, скорость или настройки
+  генерации.
+- Осознанный новый мир после несовместимого state: сначала сбросьте state через
+  `GEN_STATE_RESET=true` или чистые volumes.
+
+## Профили запуска
+
+Основной способ — глагол плюс профиль:
+
+| Профиль | Для чего | Длительность | Live-ход |
+|---------|----------|--------------|----------|
+| `ci` | Быстрая проверка и CI | `6h` | ×1, тик 60 с |
+| `daily-wave` | История с видимой суточной волной | `2d` | ×60, тик 1 с |
+
+Длительность можно переопределить через `GEN_HISTORY_DURATION`, например `2d`.
+Команда сама считает `GEN_MODEL_T_END` от `GEN_MODEL_T0`.
+
+## Пульт в Airflow
+
+Основной ручной путь — DAG `generator_control` в Airflow UI:
+
+1. Поднимите стенд: `make up`.
+2. Если DDL ещё не применён, запустите `ddl_init`.
+3. Снимите паузу с `etl_pipeline`, если он ещё paused:
+   `docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags unpause etl_pipeline`.
+4. Откройте `generator_control` и выберите `operation`.
+
+Операции:
+
+- `backfill` — создать стартовую историю. После записи в Kafka DAG сам запускает
+  `etl_pipeline`, ждёт завершения и выполняет `check`.
+- `import` — прочитать артефакт из `artifact_path`. Несовместимый артефакт
+  отклоняется до записи в Kafka.
+- `check` — сверить ClickHouse с manifest из Kafka.
+
+Поля формы:
+
+- `profile` берётся из профилей генератора.
+- `duration` можно оставить пустым, тогда берётся длительность профиля.
+- `seed` и `model_time_speed` — необязательные переопределения мира.
+- `artifact_path`: для `backfill` — куда сохранить файл; пусто — не сохранять.
+  Для `import` — что читать; пусто — `/opt/airflow/data/startup-history-import.json`.
+
+Backfill и import работают только на чистом стенде. Если Kafka-топики данных или
+STG уже непустые, DAG упадёт до записи и подскажет `make clean`. Консольные
+команды `make generator-backfill` и `make startup-history-import` делают такую же
+предпроверку с хоста. Это защита от смешивания разных миров.
+
+Границы пульта:
+
+- `make up`, `make clean` и live-продолжение остаются в консоли.
+- Операции `continue` в DAG нет намеренно: live — долгоживущий сервис, а пульт
+  управляет разовыми пакетными операциями.
+- Airflow не получает доступ к жизненному циклу контейнеров; таски выполняют обычный
+  Python-код генератора.
+
+Если backfill сохраняет файл в `./data`, он создаётся пользователем Airflow
+внутри контейнера. Чтение работает из Airflow и консольных команд, но перезапись
+чужого файла может потребовать удалить старый файл вручную.
+
+## Экспорт
+
+По умолчанию создаётся быстрый 6-часовой артефакт:
+
+```bash
+make startup-history-export
+```
+
+Файл по умолчанию: `/tmp/clickstream-startup-history.json`.
+
+История на 2 суток с суточной волной. В live-продолжении этот профиль проживает
+модельные сутки примерно за 24 настенные минуты:
+
+```bash
+ARTIFACT=/tmp/clickstream-startup-history-2d.json \
+PROFILE=daily-wave \
+make startup-history-export
+```
+
+Команда делает чистый backfill и пишет в файл один связный набор: события Kafka,
+state и manifest.
+
+## Импорт на чистый стенд
+
+```bash
+make clean
+docker compose up -d clickhouse kafka
+make ddl
+
+ARTIFACT=/tmp/clickstream-startup-history.json make startup-history-import
+
+sleep 10
+make transform
+ARTIFACT=/tmp/clickstream-startup-history.json make startup-history-check
+CHECK_LIVE_SEAM=0 make generated-history-check
+```
+
+Это путь только импорта: live-строк после `T_end` ещё нет. Стык backfill/live
+проверяйте через `make generated-history-runtime-check` или после
+`make generator-continue` и повторного `make transform`.
+
+Импорт не пишет напрямую в ClickHouse. Он воспроизводит события и служебные
+compact-топики в Kafka. ClickHouse читает данные через свои Kafka-таблицы и
+Materialized View, затем batch строит ODS, DDS и DM.
+
+Если артефакт создан не профилем `ci`, импорт запускайте с тем же профилем:
+
+```bash
+PROFILE=daily-wave ARTIFACT=/tmp/clickstream-startup-history-2d.json \
+make startup-history-import
+```
+
+`make startup-history-check` сверяет контрольные числа DM-витрины с manifest
+артефакта: события, визиты, пользователей и диапазон `event_timestamp`. Если
+data-топики Kafka уже непустые, импорт остановится до публикации событий.
+
+В текущем стеке `kafka-python` не даёт транзакционный producer для нескольких
+топиков. Поэтому импорт остаётся clean-stand операцией: при ошибке записи он
+удаляет import-топики Kafka, чтобы повторный импорт не дописал дубли. Если
+ClickHouse уже успел прочитать частичные сообщения, очистите стенд через
+`make clean` и повторите импорт.
+
+## Live-продолжение
+
+После импорта запускайте live с тем же профилем, что был в артефакте. Для
+артефакта `daily-wave`:
+
+```bash
+PROFILE=daily-wave make generator-continue
+```
+
+У `daily-wave` скорость ×60. Долгий простой стенда создаёт большую дыру в
+модельном времени: ночь простоя может стать десятками модельных суток без
+событий. Для чистой демонстрации лучше очистите стенд, затем запустите
+`make generator-reset` или повторите импорт стартовой истории через
+`make startup-history-import`.
+`make generator-reset` начнёт новый live-мир только на чистом стенде; если в
+Kafka data-топиках или STG уже есть строки, команда попросит `make clean`.
+
+Если читаемый state есть, но настройки не совпадают, генератор падает с перечнем
+полей. Это защита от смешения разных миров. Для намеренного нового мира
+сначала очистите стенд через `make clean`, затем запускайте нужный сценарий.
+
+После обновления кода старый state может оказаться в старом формате. При
+`GEN_STATE_RESET=false` это теперь громкий отказ, а не тихий старт с нуля поверх
+старой истории. Оператору нужно выбрать одно из двух: очистить стенд через
+`make clean` и заново создать стартовую историю, либо осознанно начать новый
+live-мир через `make generator-reset` на чистом стенде.
+
+После нестандартного мира `make generator-continue` нужно запускать с теми же
+настройками, что были у backfill/import. При расхождении генератор громко
+покажет поля, которые не совпали.
+Старые артефакты `daily-wave`, созданные до перехода на ×60 и тик 1 с, с новым
+профилем несовместимы. Это ожидаемо: защита от смешения миров должна остановить
+такой запуск.
+
+Старые переменные `GEN_RUN_MODE`, `GEN_STATE_RESET` и `GEN_MODEL_T_END` остаются
+низкоуровневым способом для отладки и прямого `docker compose run`.

docs/specs/2026-06-06-superset-dashboard-redesign.md

@@ -32,8 +32,9 @@
 
 ## Non-goals
 
-- Не модернизируем **типы** виджетов (`pie`/`world_map`/`dist_bar` → ECharts) —
+- Не модернизируем **типы** виджетов (`pie`/геовизуализация/`dist_bar` → ECharts) —
-  отдельный косметический заход.
+  отдельный косметический заход. Геоблок позже заменён задачей 10
+  `generator-model-time-startup-history`.
 - Не трогаем эмодзи в тайтлах, секции-заголовки, языковой винегрет.
 - Не трогаем генератор.
 - Не правим код `create_dashboard.py` в рамках этой спеки — это реализация.
@@ -60,7 +61,7 @@ geo_country: 40 | device_type: 2 (Mobile/Computer) | utm_source: 5 | utm_medium:
 | Avg Events/Session | big_number_total | оставить, переименовать `/Visit` |
 | Top Pages | dist_bar | **апгрейд в Funnel** (центральный учебный объект) |
 | UTM Effectiveness | table | оставить; **выкинуть колонки purchases/add_to_cart** (всегда 0) |
-| Geography Map | world_map | оставить (40 стран; тип модернизировать отдельно) |
+| Geography Map | прежняя геовизуализация | позже заменена на `Top Countries by Events` |
 | Traffic by Device | pie | оставить |
 | Events by Hour | line | **проверить на пустоту**, иначе дропнуть |
 | Data Quality Summary | dist_bar | оставить (⚠️ позже пересмотрено — см. ниже) |

docs/specs/2026-06-09-generator-rework-hierarchical.md

@@ -0,0 +1,185 @@
+# Переработка генератора: иерархическая модель сущностей для steady-stream
+
+Дата: 2026-06-09
+Статус: Draft
+Связано: [ADR-0004](../adr/0004-steady-stream-synthetic-generator.md) (решение и
+почему), [`generator/KNOWN_ISSUES.md`](../../generator/KNOWN_ISSUES.md) (диагноз
+дефекта), [`CONTEXT.md`](../../CONTEXT.md) (доменный язык),
+[ADR-0002](../adr/0002-specs-as-durable-design-docs.md)
+
+## Problem
+
+Курс на статическом сиде показывает только маленький одноразовый батч и не может
+показать, как стенд **живёт и движется**: непрерывный поток через пайплайн,
+шевелящиеся дашборды, поведение ClickHouse и витрин на живых данных. Текущий
+генератор источником быть не может — у него концептуальный дефект модели
+сущностей (свежий `click_id` на каждое событие схлопывает иерархию
+`пользователь → сессия → событие`, см. `KNOWN_ISSUES.md`). Нужен переписанный
+с нуля генератор, дающий правдоподобный живой поток.
+
+## Context
+
+- **Решение направления уже принято** в [ADR-0004](../adr/0004-steady-stream-synthetic-generator.md):
+  синтетический иерархический генератор, не реплей сида. Эта спека — про *форму*
+  доработки, не про выбор «генератор vs реплей».
+- **Двойная учебная ценность** (критерий ADR-0004): ценны и данные (живой стенд +
+  честная пирамида), и сам генератор как объект изучения. Дизайн должен быть
+  пригоден для разбора в курсе, а не только «работать».
+- **Доменный язык** зафиксирован в `CONTEXT.md`: пользователь = `user_domain_id`,
+  визит/сессия = `click_id`, событие = `event_id`; здоровые данные дают пирамиду
+  `users ≤ sessions ≤ events`. Спека добавляет термины «популяция пользователей»,
+  «возвращающийся пользователь».
+- **Воронка в данных живёт в `page_url_path`, не в `event_type`.** В сиде
+  `event_type` = 100% `pageview` (других типов нет); воронка реализована
+  страницами: `/home → /product_a + /product_b → /cart → /payment →
+  /confirmation` (терминальный шаг — `/confirmation`). Дашборд так и устроен
+  (Page Funnel, конверсия `/confirmation ÷ /home`). Схема `event_type`
+  *допускает* и другие значения (click/purchase/add_to_cart), но в данных их
+  нет. `user_domain_id` — на уровне `click` (device_events), device/geo —
+  сессионный контекст. См. `sql/ddl/dds/30_dds.sql`, `CONTEXT.md`.
+- **Что сохраняем без изменений:** модель интенсивности
+  (`_calculate_events_count()` — Poisson + `_hour_factor()` + jitter) —
+  `KNOWN_ISSUES.md` подтверждает её корректность.
+
+## Goals
+
+- Поток порождает **здоровую пирамиду** `users < sessions < events`: популяция
+  возвращающихся пользователей, у пользователя 1..N сессий, у сессии 1..M событий.
+- `click_id` **переиспользуется внутри сессии** (envelope из нескольких событий с
+  общим device/geo), а не штампуется на каждое событие.
+- **Время событий внутри сессии монотонно растёт** (правдоподобный путь по
+  страницам), а не равно `now()` для всего батча.
+- **Правдоподобная воронка** по `page_url_path`: путь по страницам
+  (`/home → … → /confirmation`), где число визитов затухает от шага к шагу,
+  а до последнего шага воронки доходит меньшинство (в сиде ~25%) —
+  согласованно с дашбордом и сидом.
+- Сохранена модель интенсивности (жизнеподобные колебания нагрузки).
+- Встраивается в курс как **урок 7 «Система живёт»**, сосуществует с bootstrap-сидом
+  и уроками 0–6.
+
+## Non-goals
+
+- **Не закладываемся на объём/стресс.** Скромный rate, рассчитанный на слабое
+  железо менти; цель — «видно жизнь и движение», а не нагрузочное тестирование.
+- **Не выбираем здесь распределения и прочую математику** — конкретные модели
+  (события/сессия, сессии/пользователь, межсессионные паузы, нужен ли настоящий
+  session-timeout, персистентность популяции через рестарты) выносятся в
+  **отдельную follow-up-спеку**.
+- **Не трогаем** статический сид как bootstrap, базовые уроки 0–6, витрины и
+  дашборд (строятся на сиде).
+- **Не дорабатываем текущую реализацию инкрементально** — переписываем с нуля
+  (см. ADR-0004 и `KNOWN_ISSUES.md`).
+- **Не пишем сам урок 7** в рамках этой спеки — это материал по `LESSON_STANDARD`
+  на этапе реализации.
+
+## Current state
+
+`generator/generator.py`, `generate_batch()` — плоская выборка на каждое событие:
+свежий `click_id`, атрибуты копируются из случайной сид-строки, время ≈ `now()`
+для всего батча. Итог на потоке: `Sessions == Events` (сессия = одно событие),
+`user_domain_id` переиспользуется из сид-пула (~99) без привязки к сессиям.
+Полный разбор и таблица «сид vs поток» — в `generator/KNOWN_ISSUES.md`.
+
+Корректная часть, которую сохраняем: `_calculate_events_count()`
+(Poisson + дневной коэффициент + jitter).
+
+## Recommended approach
+
+Иерархическая генерация вместо плоской выборки. На уровне требований (без выбора
+конкретных распределений — это follow-up-спека):
+
+1. **Популяция пользователей.** Поддерживать множество пользователей с
+   *постоянными* `user_domain_id`. Пользователь может **возвращаться**
+   несколькими сессиями во времени. (Насколько device/geo стабильны между
+   сессиями одного пользователя — моделирующее допущение; по схеме device/geo —
+   сессионный контекст уровня `click`. Степень стабильности — в follow-up-спеке.)
+2. **Сессии пользователя.** Пользователь со временем открывает 1..N сессий; каждая
+   сессия — новый `click_id`, общий для всех её событий, с общим device/geo.
+   Межсессионные паузы — модель «вернувшегося пользователя».
+3. **События сессии.** Сессия порождает 1..M событий, разделяющих `click_id`,
+   **упорядоченных по монотонно растущему времени**, образующих правдоподобный
+   путь по воронке страниц (`page_url_path`: `/home → … → /confirmation`), где до
+   последнего шага воронки доходит меньшинство визитов (~25%, как в сиде).
+   (Вводить ли разнообразие `event_type` сверх `pageview` — открытый вопрос,
+   см. ниже.)
+4. **Интенсивность.** Поверх иерархии работает сохранённая модель интенсивности —
+   сколько событий и когда (Poisson + дневной коэффициент + jitter).
+
+Связь с тиковой моделью генератора (как «развернуть» иерархию во времени по тикам,
+а не одним батчем) — открытый вопрос дизайна, см. ниже.
+
+## Rationale
+
+- Иерархия — единственный способ получить возвраты и честную пирамиду
+  (обоснование выбора против реплея — в ADR-0004).
+- Монотонное время и `click_id`-на-сессию делают воронку и сессии настоящими
+  учебными объектами, а не артефактами.
+- Сохранение модели интенсивности минимизирует объём rewrite и риск: переписываем
+  только модель сущностей, корректную математику интенсивности не трогаем.
+
+## Risks and mitigations
+
+- **Стыковка иерархии с тиковой/потоковой моделью.** Иерархия естественно
+  «батчевая» (сессия = последовательность), а генератор тиковый и стремится к
+  `now()`. Риск снова получить время ≈ `now()` или порвать сессии между тиками.
+  Митигейшн: в follow-up-спеке явно спроектировать, как сессия раскладывается во
+  времени по тикам (например, активные сессии как состояние генератора).
+- **Правдоподобие против воспроизводимости.** `GEN_SEED` должен давать
+  воспроизводимый поток и при иерархической модели.
+- **Персистентность популяции через рестарты.** Текущий state-в-Kafka хранит tick
+  и RNG; популяция пользователей/активные сессии — новый вид состояния. Решается
+  в follow-up-спеке (возможно, расширением `generator_state`).
+- **Скромное железо.** Держать rate низким по умолчанию; иерархия не должна
+  раздувать память (ограничивать размер активной популяции/сессий).
+
+## Validation
+
+Критерии приёмки переработанного генератора (на потоке, не на сиде):
+
+- `uniqExact(user_domain_id) < uniqExact(click_id) < count(event_id)` —
+  пирамида не вырождена (есть возвраты и мультисобытийные сессии).
+- У `click_id` с несколькими событиями время строго **возрастает**
+  (`event_timestamp` в источнике, `event_ts` в DDS — проверять можно в любой
+  точке); мультисобытийные визиты составляют заметную долю потока
+  (одностраничные визиты-отказы допустимы и правдоподобны).
+- Один `click_id` принадлежит ровно одному `user_domain_id`; у пользователя
+  бывает несколько `click_id`.
+- Воронка по `page_url_path` затухает от шага к шагу; доля визитов, доходящих
+  до `/confirmation`, согласована с сидом (~25%). `/confirmation` — последний
+  шаг воронки, но визит может продолжаться и после него (как в сиде).
+- Поток крутится на слабом железе при дефолтном rate без деградации стенда.
+- `GEN_SEED` даёт воспроизводимый поток.
+
+## Documentation impact
+
+- `generator/README.md` и `generator/KNOWN_ISSUES.md` — обновить **в момент
+  реализации**: снять предупреждение о дефекте, описать новую модель.
+- `CONTEXT.md` — добавить «популяция пользователей» / «возвращающийся
+  пользователь» (в этой итерации брейнсторма уже вносится).
+- `docs/course/` — добавить урок 7 «Система живёт» по `LESSON_STANDARD` (на этапе
+  реализации); README курса — строку в таблицу уроков.
+- `README.md` (корень) — режим `steady-stream` уже описан; синхронизировать при
+  реализации.
+
+## Open questions (→ follow-up-спека по математике)
+
+> **Закрыто 2026-06-10:** все вопросы ниже решены в
+> [спеке математической модели](./2026-06-10-generator-math-model.md)
+> (распределения, ротация популяции, инвариант пауз вместо session-timeout,
+> активные сессии как состояние, персистентность, воспроизводимость;
+> `event_type` остаётся 100% `pageview`). Список сохранён для истории.
+
+- Конкретные распределения: события на сессию, сессии на пользователя за период,
+  межсессионные интервалы.
+- **Вводить ли разнообразие `event_type`** (purchase/add_to_cart/click) сверх
+  `pageview`. Сейчас и сид, и дашборд исходят из 100% `pageview` (воронка —
+  страничная); добавление типов оживило бы выкинутые из дашборда колонки
+  purchases/add_to_cart и требует согласованной правки урока 6/дашборда. То есть
+  это не локальное решение генератора — взвесить в follow-up-спеке.
+- Вводить ли настоящий **session-timeout** (окно неактивности как граница сессии)
+  — сейчас `CONTEXT.md` фиксирует `сессия ≡ визит ≡ click_id` без тайм-аута.
+- Как иерархия раскладывается во времени по тикам генератора (модель активных
+  сессий как состояние).
+- Персистентность популяции пользователей и активных сессий через рестарты
+  (расширение `generator_state`).
+- Воспроизводимость потока при иерархической модели и `GEN_SEED`.

docs/specs/2026-06-10-generator-math-model.md

@@ -0,0 +1,283 @@
+# Математическая модель генератора: распределения, тики, персистентность
+
+Дата: 2026-06-10 (ревизия после адверсариального ревью в тот же день)
+Статус: Draft
+Связано: [ADR-0004](../adr/0004-steady-stream-synthetic-generator.md) (решение
+«генератор, не реплей»), [спека формы доработки](./2026-06-09-generator-rework-hierarchical.md)
+(требования к иерархии; эта спека закрывает её раздел *Open questions*),
+[`CONTEXT.md`](../../CONTEXT.md) (доменный язык и **профиль сид-датасета** —
+опорные цифры для калибровки), [`generator/KNOWN_ISSUES.md`](../../generator/KNOWN_ISSUES.md)
+(диагноз дефекта).
+
+Уровень документа: **модель и инварианты**. Детальный план реализации и код —
+за исполнителем; конкретные технические решения (структуры данных, точные
+алгоритмы розыгрыша, имена новых переменных окружения, не названные здесь) он
+строит сам в рамках зафиксированных здесь правил.
+
+## Картина целиком
+
+Генератор имитирует жизнь сайта тремя уровнями:
+
+```
+популяция пользователей          — кто вообще ходит на сайт
+  └── визиты (сессии, click_id)  — пользователь время от времени заходит
+        └── события (event_id)   — за один заход ходит по страницам
+```
+
+Поверх иерархии — сохранённая модель интенсивности (Пуассон + часовой
+коэффициент + jitter из `_calculate_events_count()`): она задаёт, *сколько*
+активности происходит в единицу времени. Путь по страницам внутри визита
+задаёт **марковская цепочка** — таблица вероятностей переходов между страницами.
+
+## Принятые решения (развилки закрыты 2026-06-10)
+
+1. **Типы событий: 100% `pageview`.** Воронка остаётся страничной
+   (`page_url_path`), как в сиде и на дашборде. Другие типы
+   (purchase/add_to_cart/click) — отдельная итерация после урока 7: они тянут
+   согласованную правку дашборда и урока 6, что выходит за рамки переработки.
+2. **Session-timeout не вводим.** Генератор порождает визиты явно и знает их
+   границы по построению; правило «молчал полчаса — новая сессия» — это приём
+   *восстановления* сессий из событий, который здесь не нужен. `CONTEXT.md`
+   (сессия ≡ визит ≡ `click_id`) не меняется. Вместо механизма — **инвариант
+   пауз** (см. ниже): данные не должны противоречить привычной 30-минутной
+   семантике.
+3. **Популяция: постоянное ядро + медленная ротация.** Размер активной
+   популяции ограничен (память не растёт), но новые пользователи понемногу
+   приходят, давно неактивные — выбывают. Кумулятивное число уникальных
+   пользователей растёт со временем — стенд выглядит живым. «Медленно» — в
+   масштабе наблюдения: на ориентирах по умолчанию ядро полностью сменяется
+   примерно за 11 часов (это осознанный баланс: возвраты видны за вечер,
+   рост uniques — за сутки).
+4. **Путь по страницам — марковская цепочка.** Для каждой страницы задана
+   вероятность перехода на каждую другую страницу или ухода с сайта. Один
+   механизм даёт сразу: длину визита, затухающую воронку, петли (возвраты на
+   главную, просмотр обоих товаров) и «походил после покупки» — всё то, что
+   реально есть в сиде. Простая «затухающая цепочка без петель» рассмотрена и
+   отклонена: она не может дать длины визитов как в сиде (медиана 10, до 27
+   событий) и беднее как учебный объект. Таблица переходов — готовая «ручка»
+   для урока 7: менти меняет вероятность и видит эффект на дашборде.
+
+## Модель по уровням
+
+### Популяция пользователей
+
+- Активная популяция — ограниченное множество пользователей с постоянными
+  `user_domain_id`, не больше `GEN_POPULATION_MAX`.
+- **Инициализация:** при старте с чистого листа популяция сразу предзаполняется
+  до потолка (детерминированно от `GEN_SEED`) — поток выходит на стационарный
+  режим с первых минут, без длинного «разогрева».
+- **Ротация через рождение визитов:** каждый новый визит с вероятностью
+  `GEN_P_NEW_USER` достаётся *новому* пользователю (свежий `user_domain_id`),
+  иначе — пользователю из популяции, **доступному** для возврата (см. кулдаун
+  ниже). При переполнении популяции вытесняется дольше всех неактивный
+  пользователь **без активного визита**. Так приток и отток получаются из
+  одного простого правила.
+- **Профиль пользователя:** при рождении пользователь получает полный
+  device/geo-контекст одной случайной сид-сессии (включая `user_custom_id`;
+  повторы email между пользователями допустимы — демо-данные) с заменой
+  `user_domain_id` на свежий. Профиль используется во всех визитах пользователя
+  (KISS: смену устройства не моделируем). В состоянии профиль хранится
+  **ссылкой на сид-сессию** (её `click_id`) плюс свежие идентификаторы, а не
+  копией всех полей — состояние остаётся компактным.
+
+### Визиты (сессии)
+
+- Визит = новый `click_id`, общий для всех его событий, с device/geo из профиля
+  пользователя.
+- **Каденция публикации device/geo — как в сиде и у текущего генератора:**
+  записи `device_events` и `geo_events` публикуются **на каждое событие**
+  (в пределах визита дублируются с одинаковым содержимым; в сиде это
+  проверено: 1000 строк при 99 уникальных по содержимому). Контракт данных с
+  ETL/ODS не меняется — это требование, а не деталь реализации.
+- **Связка с моделью интенсивности.** `_calculate_events_count()` сохраняется и
+  выдаёт на тик *бюджет событий*. Бюджет конвертируется в рождения визитов:
+  ожидаемое число новых визитов за тик = бюджет ÷ средняя длина визита
+  (средняя длина — производная калиброванной таблицы переходов, исполнитель
+  измеряет её симуляцией). События же выпускаются по внутрисессионным паузам.
+  Следствие: фактическое число событий за конкретный тик — производная величина,
+  но *средняя* интенсивность за длинное окно совпадает с целевой. Прежние
+  границы `GEN_MIN/MAX_EVENTS_PER_TICK` в старом смысле теряют применимость;
+  ограничивать нужно рождения визитов за тик (имена и значения — за
+  исполнителем, зафиксировать в README).
+- **Кулдаун возврата:** после завершения визита пользователь недоступен для
+  нового минимум `GEN_MIN_RETURN_MINUTES` (ориентир 30 мин) — это гарантирует
+  нижнюю границу межсессионной паузы (инвариант пауз).
+- **Выбор возвращающегося:** равновероятно среди **доступных** пользователей
+  (не в кулдауне и без активного визита) — это даёт естественный разброс пауз.
+  Если доступных нет (краевой случай при экстремальных параметрах) — визит
+  достаётся новому пользователю.
+- **Межсессионные паузы — эмерджентная величина, не свободный параметр.**
+  В стационарном режиме полный цикл пользователя (визит + пауза) определяется
+  балансом потока и популяции — кулдаун уже «сидит» внутри этого баланса и
+  отдельно не прибавляется (он задаёт только нижнюю границу каждой паузы):
+
+  ```
+  средняя пауза ≈ GEN_POPULATION_MAX ÷ (λ ÷ L × (1 − GEN_P_NEW_USER)) − средняя длительность визита
+  где λ — событий/мин, L — средняя длина визита
+  ```
+
+  На ориентирах по умолчанию (λ=30, L≈10, популяция 300, p_new=0.15):
+  возвратов ≈ 2.6/мин, цикл ≈ 118 мин, средняя пауза ≈ **~110 мин (~2 часа)**;
+  медиана ниже среднего (распределение скошено вправо), порядка 1.5 ч — всё
+  равно сильно больше 30-минутного окна, и возвраты видны уже за один вечер
+  работы стенда. **Кто меняет λ или размер популяции — обязан пересчитать
+  паузу по формуле**: эти величины связаны, их нельзя крутить независимо.
+  Ориентиры здесь посчитаны при L=10; после калибровки таблицы переходов
+  производные числа пересчитываются от измеренного L.
+
+### События и путь по страницам
+
+- **Марковская цепочка:** страницы — `/home`, `/product_a`, `/product_b`,
+  `/cart`, `/payment`, `/confirmation` плюс исход «ушёл». Визит начинается со
+  страницы, разыгранной по **стартовому распределению** (оно — часть модели:
+  в сиде `/home` — лишь ~59% входов, остальные входят на страницы товаров),
+  дальше каждый следующий шаг разыгрывается по таблице переходов текущей
+  страницы. Петли разрешены (вернуться на главную, посмотреть оба товара,
+  продолжить ходить после `/confirmation` — как в сиде). Защита от
+  зацикливания — потолок длины визита `GEN_MAX_SESSION_EVENTS` (ориентир 30,
+  как максимум в сиде).
+- **Калибровка по сиду:** стартовое распределение и значения таблицы подбирает
+  исполнитель под целевые показатели из профиля сида (см. `CONTEXT.md`): доля
+  визитов, достигших `/confirmation`, ≈ 25%, длина визита с медианой ~10 и
+  **средним ~10** (в сиде среднее ≈ медиане; у цепочки с геометрическим
+  хвостом среднее легко уезжает выше — следить за обоими). Точного совпадения
+  распределений не требуется — требуется сопоставимость, чтобы дашборд на
+  потоке показывал привычные по сиду цифры.
+- **Паузы внутри визита:** интервал между соседними событиями — величина
+  масштаба *секунд—минут* (например, лог-нормальное: большинство пауз короткие,
+  изредка длинные). Ориентир: медиана десятки секунд. Форма распределения и
+  параметры — за исполнителем.
+- **Инвариант пауз (вместо session-timeout):** все паузы внутри визита строго
+  меньше 30 минут (с запасом: 95-й перцентиль — единицы минут); межсессионные
+  паузы — всегда больше кулдауна. Данные не должны противоречить индустриальной
+  семантике 30-минутного окна неактивности. (Это сознательно строже сида, где
+  встречаются внутрисессионные паузы до 40 минут.)
+- **Время монотонно:** визит живёт несколько тиков, и каждому его событию
+  заранее назначается *запланированный* момент (предыдущее событие + пауза).
+  В `event_timestamp` пишется именно запланированный момент, а не время
+  фактической отправки на тике — иначе метки прилипают к сетке тиков (паузы
+  кратны 5 с, события одного тика слипаются в одну метку). В штатной работе
+  запланированное время отстаёт от «сейчас» не больше чем на тик; монотонность
+  внутри `click_id` строгая по построению.
+
+### Раскладка по тикам (активные визиты как состояние)
+
+Визит длится дольше тика (5 с), поэтому генератор держит **активные визиты**
+как состояние между тиками. Для каждого активного визита достаточно знать: чей
+он, `click_id`, текущая страница, момент следующего события. На каждом тике
+генератор:
+
+1. выпускает события тех активных визитов, у которых подошло время;
+2. рождает новые визиты по бюджету интенсивности (см. выше);
+3. завершает визиты, чей путь закончился (исход «ушёл» или потолок длины).
+
+Число одновременно активных визитов ограничено (`GEN_MAX_ACTIVE_SESSIONS`) —
+защита памяти; при достижении потолка новые рождения в этот тик пропускаются
+(бюджет не копится). На ориентирах по умолчанию стационарно активны ~15–30
+визитов — потолок с большим запасом. **Инвариант конфигурации:**
+`GEN_MAX_ACTIVE_SESSIONS < GEN_POPULATION_MAX` — иначе правило вытеснения
+(«без активного визита») может не найти кандидата; валидировать при старте,
+как существующие проверки `Config`.
+
+## Персистентность через рестарты
+
+> **Приведено в соответствие с модельным временем.** Раздел написан от настенных
+> часов. Правила сохранения и восстановления состояния переописаны в спеке
+> [модельного времени](./2026-06-14-generator-model-time-and-startup-history.md)
+> (§«Сохранение и восстановление состояния»): те же 30 минут отсчитываются по
+> часам генератора. Ниже — исходная формулировка, оставлена как след решения; при
+> расхождении главенствует новая спека.
+
+- Расширить состояние в compact-топике `generator_state` (новая `version`):
+  к тику и состоянию ГПСЧ добавляются **популяция** (компактно: идентификаторы,
+  профили, время последней активности) и **активные визиты**.
+- Объём состояния ограничен потолками популяции и активных визитов — запись в
+  Kafka остаётся маленькой (десятки КБ).
+- **Рестарт после простоя — «правило 30 минут», повизитно:** активный визит,
+  чьё следующее событие запланировано не дальше 30 минут в прошлом, продолжается —
+  созревшие за простой события досылаются со своими (прошлыми, честными)
+  метками. Визит, просроченный сильнее, закрывается без досылки остатка —
+  посетители «ушли», пока стенд спал. Популяция переживает простой любой длины;
+  кулдауны отсчитываются по меткам времени, не по тикам.
+- Уже существующая деградация сохраняется: невалидное/отсутствующее состояние →
+  начать с чистого листа (свежая популяция от `GEN_SEED`), предупреждение в лог.
+  `GEN_STATE_RESET=true` — явный сброс, как сейчас.
+
+## Воспроизводимость (`GEN_SEED`)
+
+> **Приведено в соответствие с модельным временем.** Оговорка ниже — «запуск в
+> другой час дня даёт другой поток» — снята: с модельными часами дневной
+> коэффициент считается от точки отсчёта `T0`, а не от настенных часов.
+> Переописано в спеке
+> [модельного времени](./2026-06-14-generator-model-time-and-startup-history.md)
+> (§«Повторяемость»). Ниже — исходная формулировка, оставлена как след решения.
+
+При одном `GEN_SEED` **и одинаковых условиях запуска** детерминирована
+последовательность решений: какие пользователи родились, какие визиты открылись,
+какие пути выпали. Оговорка про условия существенна: часовой коэффициент и
+метки времени зависят от настенных часов, поэтому запуск в другой час дня даёт
+другой поток (как и у текущего генератора). Все случайные решения — только
+через единый ГПСЧ генератора, состояние которого сохраняется; как зафиксировать
+условия в тесте воспроизводимости — за исполнителем.
+
+## Параметры (ориентиры по умолчанию)
+
+Согласованный набор (см. формулу связи в разделе про визиты); дефолты —
+ориентиры, исполнитель уточняет при калибровке.
+
+| Параметр | Ориентир | Смысл |
+|---|---|---|
+| `GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN` | **30** (сейчас 200) | целевая интенсивность, событий/мин |
+| `GEN_POPULATION_MAX` | 300 | потолок активной популяции |
+| `GEN_P_NEW_USER` | 0.15 | доля визитов, достающихся новым пользователям |
+| `GEN_MIN_RETURN_MINUTES` | 30 | кулдаун возврата пользователя |
+| `GEN_MAX_SESSION_EVENTS` | 30 | потолок длины визита (защита от петель) |
+| `GEN_MAX_ACTIVE_SESSIONS` | 200 | потолок одновременных визитов |
+| средняя длина визита | ~10 событий | производная таблицы переходов (калибровка по сиду) |
+| пауза внутри визита | медиана ~десятки секунд | распределение — за исполнителем |
+| межсессионная пауза | ≈ 2 ч | эмерджентная, по формуле |
+
+Таблица переходов и параметры распределения пауз — тоже конфигурация
+(формат и имена — за исполнителем; таблица должна быть доступна менти для
+экспериментов урока 7). Существующие `GEN_TICK_SECONDS`, `GEN_JITTER_PCT`,
+`GEN_SEED`, `GEN_STATE_*` сохраняют смысл.
+
+## Критерии приёмки
+
+Дополняют раздел *Validation* [спеки формы доработки](./2026-06-09-generator-rework-hierarchical.md)
+(пирамида, монотонность времени, принадлежность `click_id` одному пользователю,
+воспроизводимость — там; здесь не дублируются):
+
+- Средняя интенсивность событий за длинное окно (час и больше) соответствует
+  целевой `λ × часовой коэффициент` с разумным отклонением.
+- Паузы внутри `click_id`: 95-й перцентиль — единицы минут, максимум < 30 минут.
+- Межсессионные паузы одного пользователя: минимум ≥ кулдауна, **среднее** —
+  порядка расчётного по формуле (~2 ч на дефолтах; медиана ниже, ~1.5 ч).
+- Доля визитов новых пользователей за длинное окно ≈ `GEN_P_NEW_USER`;
+  кумулятивное число уникальных `user_domain_id` растёт со временем, размер
+  состояния генератора — нет.
+- Длина визита (медиана ~10, максимум ≤ потолка) и доля дошедших до
+  `/confirmation` (~25%) сопоставимы с профилем сида из `CONTEXT.md`.
+- Воронка затухает по шагам: число визитов, посетивших шаг, монотонно убывает
+  вдоль `/home → товары → /cart → /payment → /confirmation` (шаг «товары» —
+  визит посетил хотя бы одну из страниц товаров; так же считает дашборд).
+- После рестарта с простоем ≤ 30 минут активные визиты продолжаются (нет
+  скачка «все пользователи новые»); после долгого простоя закрываются только
+  просроченные визиты, популяция сохраняется.
+
+## Влияние на документацию
+
+- Спека формы доработки: раздел *Open questions* закрыт ссылкой на этот
+  документ; критерии Validation уточнены по фактическому профилю сида.
+- `CONTEXT.md`: добавлен **профиль сид-датасета** (измеренные распределения —
+  опора калибровки) и исправлено неверное утверждение о разбросе времени внутри
+  `click_id` (сделано вместе с этой ревизией).
+- `generator/KNOWN_ISSUES.md`, ADR-0004: исправлен неверный факт «1..7 событий
+  на визит» (по полному замеру — 1..27, медиана 10).
+- Урок 7 «Система живёт» (пишется на этапе реализации): марковская таблица
+  переходов — учебная «ручка» урока (поменяй вероятность → увидь сдвиг
+  конверсии на дашборде). Оговорка скоупа: «увидеть на дашборде» предполагает,
+  что поток доезжает до витрин — это зависимость урока 7 от инкрементальной
+  загрузки ETL (план v2), а не требование к генератору.
+- `generator/README.md` — обновляется при реализации; туда же — верхнеуровневый
+  обзор «как работает генератор» (два контура: интенсивность и сущности).

docs/specs/2026-06-11-generator-service-cleanup.md

@@ -0,0 +1,142 @@
+# Уборка сервиса генератора перед активными визитами
+
+Дата: 2026-06-11
+Статус: Draft
+Связано: [спека математической модели](./2026-06-10-generator-math-model.md),
+[спека иерархической переработки](./2026-06-09-generator-rework-hierarchical.md),
+[`generator/KNOWN_ISSUES.md`](../../generator/KNOWN_ISSUES.md),
+задачи `.scratch/feature-data-generator/issues/01..07`.
+
+## Problem
+
+После первых двух срезов новый генератор уже умеет строить связанный визит и
+путь по страницам, но сервисный код начал распухать. В одном
+`generator/generator.py` смешаны генеративная модель, чтение сида, тиковая
+логика, Kafka, состояние, история пачек, метрики и запуск сервиса.
+
+Следующая задача — активные визиты между тиками — добавит новый слой состояния.
+Если продолжить в текущей форме, этот слой ляжет поверх временного
+`generate_tick_batch()`, который набирает тик целыми визитами и не соответствует
+целевой модели.
+
+## Goals
+
+- Разнести код генератора по понятным учебным модулям без изменения внешнего
+  поведения сервиса.
+- Подготовить место для задачи 03: активные визиты должны появиться в отдельном
+  тиковом слое, а не внутри большого `generator.py`.
+- Явно отделить временные части старой модели от контрактов, которые надо
+  сохранить.
+- Сохранить прежние команды запуска, Kafka-топики, формат сообщений и полезные
+  метрики.
+
+## Non-goals
+
+- Не реализовывать активные визиты из задачи 03.
+- Не добавлять популяцию пользователей, возвраты, калибровку интенсивности или
+  состояние версии 2.
+- Не менять DDL, ETL, витрины или Superset.
+- Не делать большой перепил поведения генератора под видом уборки.
+
+## Current state
+
+`generator/generator.py` содержит около тысячи строк и несколько разных
+ответственностей:
+
+- `Config` — настройки;
+- `EventDictionary` — чтение и индексация JSONL-сида;
+- `EventGenerator` — генерация визитов, страниц, пауз и интенсивности;
+- `BatchRecord`, `KafkaBatchHistory` — история пачек в Kafka;
+- `GeneratorState`, `KafkaStateManager` — состояние версии 1;
+- `KafkaPublisher`, `ensure_topics` — работа с Kafka;
+- `GeneratorService` — метрики, запуск, основной цикл.
+
+`generate_tick_batch()` сейчас является переходным механизмом: он добирает
+событийный бюджет полными визитами. Это допустимо после задач 01-02, но должно
+быть заменено в задаче 03 тиковым слоем с активными визитами.
+
+## Options considered
+
+- **Минимальная уборка в одном файле.** Быстро, но файл останется тяжёлым и
+  следующая задача снова его раздует.
+- **Разнести код по модулям.** Чище для чтения, лучше соответствует учебной
+  цели и даёт место для активных визитов.
+- **Сначала выбросить лишнее.** Может заметно сократить код, но требует решения,
+  какие сервисные возможности больше не нужны.
+
+## Recommended approach
+
+Принят смешанный вариант: разнести код по модулям и по ходу явно отметить или
+удалить очевидно временные части, если они не являются внешним контрактом.
+
+Целевая форма:
+
+- `generator/generator.py` — тонкая точка входа и совместимый фасад для старых
+  импортов тестов;
+- `generator/src/clickstream_generator/config.py` — конфигурация и её валидация;
+- `generator/src/clickstream_generator/dictionary.py` — загрузка и индексы
+  исходных JSONL;
+- `generator/src/clickstream_generator/generation.py` — чистая генеративная
+  модель визита, страниц и пауз;
+- `generator/src/clickstream_generator/intensity.py` — расчёт бюджета активности:
+  Пуассон, часовой коэффициент, jitter;
+- `generator/src/clickstream_generator/runtime.py` — переходный тиковый слой до
+  активных визитов;
+- `generator/src/clickstream_generator/kafka_io.py` — Kafka publisher, создание
+  топиков, Kafka-state и история batch;
+- `generator/src/clickstream_generator/state.py` — сериализуемое состояние
+  генератора;
+- `generator/src/clickstream_generator/metrics.py` — Prometheus-метрики;
+- `generator/src/clickstream_generator/service.py` — основной сервисный цикл.
+
+`generator.py` остаётся фасадом, потому что тесты и часть документации уже
+используют импорт `from generator import ...`. Рабочий пакет называется
+`clickstream_generator`, чтобы не путать его с каталогом `generator/` и файлом
+`generator.py`. Dockerfile должен копировать `src/` и выставлять
+`PYTHONPATH=/app/src`.
+
+Точное разбиение может быть чуть проще, если это уменьшит шум, но граница между
+моделью генерации, тиковым runtime и Kafka-интеграцией должна быть явной.
+
+## Decisions and rejected alternatives
+
+- **Принято:** уборка идёт перед задачей 03. Причина: активные визиты добавляют
+  новый слой состояния, и его нельзя удобно встроить в текущий монолит.
+- **Принято:** внешнее поведение генератора не меняется. Цель задачи — форма
+  кода, а не новая модель данных.
+- **Принято:** исходники живут в `generator/src/clickstream_generator/`, а не
+  россыпью в `generator/`. Причина: так структура ближе к обычному Python-пакету
+  и проще для учебного чтения.
+- **Принято:** `generate_tick_batch()` считать временным переходным механизмом.
+  После задачи 03 тик должен выпускать созревшие события активных визитов.
+- **Отклонено:** ограничиться перестановкой функций внутри `generator.py`.
+  Это не решает учебную читаемость и не создаёт ясного места для следующих
+  срезов.
+- **Отклонено:** удалить историю пачек без отдельного решения. Её можно
+  упростить или вынести, но пока не доказано, что она не нужна для демо и
+  мониторинга.
+
+## Validation
+
+- Все существующие тесты генератора проходят.
+- Импорты, которые используют тесты, либо обновлены, либо сохранены через фасад
+  `generator/generator.py`.
+- `generate_batch()` продолжает строить один связанный визит с монотонным
+  временем, как после задач 01-02.
+- Временный `generate_tick_batch()` не остаётся в чистой модели визита: он вынесен
+  в переходный тиковый слой или явно подготовлен к замене задачей 03.
+- Сервисный контур продолжает публиковать в те же четыре Kafka-топика:
+  `browser_events`, `location_events`, `device_events`, `geo_events`.
+- Dockerfile и запуск контейнера учитывают новую структуру файлов.
+- Рабочий пакет импортируется как `clickstream_generator`, при этом старые
+  импорты через фасад `generator.py` продолжают работать.
+- В коде есть ясное место, куда задача 03 добавит активные визиты без расширения
+  Kafka-слоя и без переписывания генерации одного визита.
+
+## Documentation impact
+
+- После реализации уборки обновить `generator/README.md`: описать новую
+  структуру `src/clickstream_generator` и убрать формулировки, которые привязаны
+  к одному `generator.py`.
+- Если по ходу будет принято решение удалить или заменить `generator_batch_history`,
+  это должно быть отдельно отражено в README и в задаче реализации.

docs/specs/2026-06-14-generator-model-time-and-startup-history.md

@@ -0,0 +1,387 @@
+# Модельное время на практике: сохранение состояния, заливка прошлого и стартовая история
+
+Дата: 2026-06-14
+Статус: Draft
+Связано: [ADR-0005](../adr/0005-generator-model-clock.md) (решение про модельные
+часы — эта спека его дорабатывает), [ADR-0006](../adr/0006-generation-as-sole-analytics-source.md)
+(стартовая история как источник аналитики), мат-спека
+[`2026-06-10-generator-math-model.md`](./2026-06-10-generator-math-model.md)
+(её разделы «Персистентность через рестарты» и «Воспроизводимость» здесь
+**приводятся в соответствие** с модельным временем — не повторяются, а
+переописываются ссылкой), [`CONTEXT.md`](../../CONTEXT.md), задача
+[`06-state-v2-and-restart`](../../.scratch/feature-data-generator/issues/06-state-v2-and-restart.md)
+(сохранение состояния построено на настенных часах).
+
+Уровень документа — **модель и правила**, как в мат-спеке. Раздел «Рабочий
+контракт реализации» ниже фиксирует внешний интерфейс для задач 02–06. Внутренние
+классы, функции и разбиение кода остаются за исполнителем.
+
+## Проблема
+
+ADR-0005 решил отвязать время генератора от реальных часов и ввёл три скорости
+его хода: обычную (×1), ускоренную (×K) и мгновенную «промотку» прошлого. Но два
+правила старой модели — как генератор сохраняет состояние между перезапусками и
+как добивается повторяемости — описаны от реальных часов. А ADR-0006 сделал
+стартовую историю (готовое сгенерированное прошлое) единственным источником
+данных стенда.
+
+Осталось довести модель до конца: как работает промотка прошлого, его заморозка и
+непрерывный запуск стенда с этого момента; как при этом меняются правила
+сохранения состояния и повторяемости; и как всё это проверить. Всё это — **один
+механизм**: промотать прошлое → заморозить → продолжить живьём. Это один и тот же
+путь сохранения и восстановления, просто с разных сторон.
+
+## Цели
+
+- **Дать генератору собственные часы и сделать поток повторяемым.** Генератор
+  должен отсчитывать время от своей точки отсчёта (ниже — «стартовая модельная
+  точка `T0`»), а не от реальных часов компьютера. Тогда при одних и тех же
+  настройках он каждый раз порождает один и тот же поток — это нужно для тестов и
+  для повторяемых уроков.
+
+- **Переписать правила сохранения и восстановления состояния по этим часам.**
+  Сейчас они завязаны на реальное время. Главное правило — «если посетитель молчал
+  дольше 30 минут, считаем, что он ушёл» — должно мерить эти 30 минут по часам
+  генератора. И поток больше не должен зависеть от того, в котором часу реального
+  дня запущен генератор.
+
+- **Научиться быстро «проматывать» прошлое и замораживать его как стартовый набор
+  данных.** Генератор прокручивает время без пауз от точки отсчёта до нужного
+  момента, порождает события прошлого и сохраняет «слепок» своего состояния. Этот
+  замороженный набор — то, с чего свежий стенд начинает жить, уже имея историю:
+  здоровую пирамиду «пользователей меньше, чем визитов, а визитов меньше, чем
+  событий» с первой минуты.
+
+- **Описать, как всё это проверить — в два шага.** Сначала числами: агент
+  поднимает стенд и сверяет данные в ClickHouse. Потом глазами: человек смотрит на
+  дашборды и видит, что распределение похоже на задуманное, а стенд «дышит» во
+  времени.
+
+## Чего здесь не делаем
+
+- **Не учим генератор придумывать «фактуру» сам** (браузеры, гео, устройства,
+  метки кампаний). Это отдельная спека — следствие ADR-0006. Пока её нет,
+  стартовая история берёт фактуру из статического сида; это осознанно временно.
+- **Не описываем здесь перестройку процесса** на новый сид (загрузка
+  `kafka_load_dag`, витрины/Superset, уроки) — это решено в ADR-0006 и
+  проектируется отдельно. Эта спека — только про сам генератор.
+- **Не фиксируем** внутренние имена классов и функций — это за исполнителем.
+- **Не добавляем** новые типы событий и инкрементальную загрузку ETL.
+
+## Модель
+
+### Рабочий контракт реализации
+
+Этот раздел — источник истины для задач 02–06. Если кодовая задача меняет любое
+имя, формат state, манифест или правило проверки, сначала обновляется этот
+контракт.
+
+#### Настройки
+
+- `GEN_MODEL_T0` — стартовая модельная точка `T0`. Формат: ISO 8601 с часовым
+  поясом, например `2026-01-01T00:00:00+00:00`. Внутри генератора метка
+  нормализуется к UTC.
+- `GEN_MODEL_T_END` — граница стартовой истории `T_end`. Формат такой же, как у
+  `GEN_MODEL_T0`. Обязательна только для режима `backfill`.
+- `GEN_MODEL_TIMEZONE` — часовой пояс модельных часов для дневного коэффициента.
+  Формат: имя IANA, например `UTC` или `Europe/Moscow`. Значение по умолчанию —
+  `UTC`.
+- `GEN_MODEL_TIME_SPEED` — скорость `K`: сколько модельных секунд проходит за
+  одну настенную секунду. Формат: положительное число, по умолчанию `1`.
+- `GEN_RUN_MODE` — режим запуска: `live` или `backfill`. Значение по умолчанию —
+  `live`.
+- `GEN_LAUNCH_PROFILE` — имя профиля запуска для логов. Значение по умолчанию —
+  `ci`; на поток не влияет.
+- `GEN_STARTUP_HISTORY_ARTIFACT` — путь к JSON-файлу, куда `backfill` дополнительно
+  пишет портативный артефакт стартовой истории. В обычном live-запуске не нужен.
+- `GEN_SEED`, `GEN_TICK_SECONDS` и остальные настройки генерации остаются частью
+  контракта повторяемости. Если они отличаются, артефакт стартовой истории
+  считается другим.
+
+Поверх этих переменных есть пользовательский слой запуска:
+
+- `backfill` — подставляет `GEN_RUN_MODE=backfill` и `GEN_STATE_RESET=true`;
+- `continue` — подставляет `GEN_RUN_MODE=live` и `GEN_STATE_RESET=false`;
+- `reset` — подставляет `GEN_RUN_MODE=live` и `GEN_STATE_RESET=true`.
+
+Профиль `ci` даёт быстрый 6-часовой прогон и остаётся на ×1 с тиком 60 с.
+Профиль `daily-wave` даёт 2 суток, чтобы была видна суточная волна, а в live
+идёт с `GEN_MODEL_TIME_SPEED=60` и `GEN_TICK_SECONDS=1`: модельные сутки
+проходят примерно за 24 настенные минуты. Пара «тик 1 с, скорость ×60» выбрана,
+чтобы модельный шаг тика остался 60 секунд. Так событийный бюджет и форма волны
+не меняются относительно старого минутного тика, а пиковый тик не упирается в
+`GEN_MAX_EVENTS_PER_TICK`. Вариант «тик 60 с, скорость ×60» не подходит: один
+тик стал бы модельным часом и слипал бы события в грубые часовые пачки.
+`GEN_HISTORY_DURATION` задаёт длительность вида `6h` или `2d`; `GEN_MODEL_T_END`
+считается от `GEN_MODEL_T0` внутри слоя запуска. Старые переменные остаются
+низкоуровневым механизмом.
+
+Цена быстрого live-хода `daily-wave`: при тике 1 с сервис пишет примерно 86 400
+state-записей и столько же записей истории пачек за настенные сутки. Частота
+state-записей остаётся прежним контрактом возобновления после сбоя: успешный тик
+сразу сохраняет новую модельную точку. Чтобы быстрый профиль не заливал журналы,
+подробные строки успешного тика пишутся на DEBUG, а не на INFO.
+
+#### Ход часов
+
+В живом режиме модельное время идёт фиксированным шагом. На чистом старте оно
+равно `GEN_MODEL_T0`. После каждого успешного тика оно сдвигается на
+`GEN_TICK_SECONDS * GEN_MODEL_TIME_SPEED`. Событийный бюджет считается по этой
+модельной длительности, а не по тому, сколько процесс реально спал.
+
+При одинаковых `GEN_SEED`, `GEN_MODEL_T0`, `GEN_MODEL_TIME_SPEED`, настройках
+генерации и числе успешных тиков живой поток повторяется точно. Это выбранный
+путь для текущей цепочки: он ближе к учебной цели и не добавляет новую публичную
+матрицу режимов поверх ADR-0005.
+
+`backfill` не спит и не измеряет настенные интервалы. Генератор детерминированно
+проматывает модельное время от `GEN_MODEL_T0` до `GEN_MODEL_T_END`. Артефакт
+повторяется точно при тех же настройках и чистом состоянии.
+
+Измеренный настенный интервал между тиками не входит в текущий контракт живого
+режима. Если он понадобится позже, это отдельное изменение спеки или ADR, потому
+что оно меняет уровень повторяемости стенда.
+
+#### Граница `T_end`
+
+Стартовая история покрывает полуоткрытый отрезок `[T0, T_end)`: в неё попадают
+события с `event_timestamp >= T0` и `event_timestamp < T_end`. Слепок состояния
+сохраняется на модельной границе `T_end`.
+
+Живое продолжение начинается из этого слепка с модельной точки `T_end`. Событие,
+которое запланировано ровно на `T_end`, не входит в стартовую историю и может
+быть выпущено первым живым тиком. Так на стыке нет дублей и дыр.
+
+#### Модельные и настенные метки
+
+Модельными считаются:
+
+- `event_timestamp` во всех событиях;
+- метки внутри визитов и популяции: начало визита, запланированные смещения,
+  `last_finished_at`;
+- `GEN_MODEL_T0`, `GEN_MODEL_T_END`, точка возобновления и метка слепка state.
+
+Настенными остаются операционные метки: время записи логов, метрики здоровья,
+длительность тика, история отправки пачек, время сохранения state в Kafka и
+служебная метка `generated_at` в манифесте. Они помогают обслуживать сервис, но
+не должны менять `event_timestamp` и бизнес-логику визитов.
+
+#### Восстановление после сбоя
+
+Следующая версия state должна хранить связку:
+
+- `model_timestamp` — модельная точка последнего сохранённого состояния;
+- `wall_timestamp` — настенная UTC-метка, когда это состояние было сохранено;
+- `model_time_speed`, `model_timezone` и `model_t0`.
+
+State v3 также хранит для каждого активного визита `base_click_id` — click_id
+донора браузерной и source-фактуры из статического сида. При восстановлении
+активный визит берёт per-event поля от этого донора; неизвестный донор считается
+битым state, а не поводом выбрать запасную фактуру.
+
+При восстановлении живого режима после сбоя модельная точка считается так:
+
+```text
+resume_model_at =
+  state.model_timestamp
+  + max(0, wall_now_utc - state.wall_timestamp) * state.model_time_speed
+```
+
+Для восстановления из стартовой истории эта формула не применяется:
+`resume_model_at = manifest.model_t_end`. Иначе долгий простой между созданием
+артефакта и запуском стенда искусственно оборвёт активные визиты.
+
+Короткий или долгий простой считается только по модельному времени. При большом
+`GEN_MODEL_TIME_SPEED` короткая настенная пауза может стать долгой модельной
+паузой, и тогда просроченные активные визиты закрываются.
+
+Если state отсутствует или повреждён, генератор стартует чисто и пишет
+предупреждение. Если state читается, `GEN_STATE_RESET=false`, но настройки
+продолжения несовместимы (`GEN_SEED`, `GEN_MODEL_T0`, `GEN_MODEL_TIMEZONE`,
+`GEN_MODEL_TIME_SPEED`, а для стартовой истории ещё и `GEN_MODEL_T_END` или
+manifest), генератор должен упасть с перечнем разошедшихся полей и подсказкой
+использовать `GEN_STATE_RESET=true` для осознанного нового мира.
+
+#### Манифест стартовой истории
+
+Стартовая история состоит из трёх частей: события, слепок состояния и манифест.
+В рабочем стенде манифест хранится как JSON в Kafka compact-topic
+`generator_startup_history_manifest`, ключ `default`. Слепок состояния хранится
+в `generator_state`, ключ `default`.
+
+Портативный файл-артефакт хранит тот же связный набор: сообщения топиков
+`browser_events`, `location_events`, `device_events`, `geo_events`, слепок state
+и manifest. Для событий хранится raw JSON value, чтобы импорт мог воспроизвести
+Kafka-сообщения без повторной сериализации dict. Импорт артефакта воспроизводит
+сообщения в Kafka и записывает state с manifest в служебные compact-топики.
+Напрямую в ClickHouse импорт не пишет: ClickHouse наполняется штатным путём через
+Kafka engine и Materialized View.
+
+Импорт рассчитан на чистый стенд. Перед записью он проверяет, что data-топики
+Kafka пустые. Так как текущий Python-клиент Kafka не даёт транзакционный producer
+для нескольких топиков, при ошибке записи импорт удаляет import-топики Kafka,
+чтобы повторный импорт не дописал дубли; если ClickHouse уже успел прочитать
+частичные сообщения, стенд очищается как clean-stand сценарий.
+
+Манифест минимум содержит:
+
+- `manifest_version`;
+- `generated_at` — настенная UTC-метка создания артефакта;
+- `gen_seed`;
+- `model_t0`, `model_t_end`, `model_timezone`;
+- `run_mode = "backfill"`;
+- настройки генерации, влияющие на поток, в `generation_settings`;
+- `state_version` и ссылку на запись слепка состояния;
+- контрольные числа по каждому топику: количество строк, минимум и максимум
+  `event_timestamp`, контрольная сумма;
+- итоговые контрольные числа для проверки в ClickHouse: события, визиты,
+  пользователи и диапазон модельного времени.
+
+Нельзя смешивать события, state и манифест от разных `GEN_SEED`, `T0`, `T_end`
+или настроек генерации. Live-запуск использует manifest как стартовую историю
+только если `state.last_batch_id`, `state.model_timestamp`, `GEN_SEED`,
+`GEN_MODEL_T0`, `GEN_MODEL_T_END`, `GEN_MODEL_TIMEZONE`, `GEN_MODEL_TIME_SPEED`
+и `generation_settings` совпадают. Startup-history state без подходящего
+manifest считается несовместимым читаемым state и даёт жёсткий отказ при
+`GEN_STATE_RESET=false`.
+
+#### Повторяемая проверка в ClickHouse
+
+Для этой цепочки выбираем чистый прогон, а не идемпотентную дозаливку. Перед
+повторной проверкой нужно сбросить:
+
+- таблицы ClickHouse в слоях STG, ODS, DDS и DM, куда попадают события стенда;
+- Kafka-топики данных: `browser_events`, `location_events`, `device_events`,
+  `geo_events`;
+- состояние генератора: compact topic `generator_state` или явный сброс
+  состояния при старте, если он гарантированно не читает старую запись.
+
+После такого сброса один и тот же артефакт стартовой истории должен давать те же
+контрольные числа в ClickHouse. Если проверка запускается без чистки, это уже
+другой сценарий и его нужно описывать отдельно.
+
+### Точка отсчёта и скорость хода часов
+
+У генератора своя точка отсчёта времени — **стартовая модельная точка `T0`**
+(задаётся в настройках). В метку события (`event_timestamp`) пишется это
+внутреннее время. Скорость, с которой оно идёт относительно реальных часов,
+задаётся режимами из ADR-0005:
+
+- **×1** — как реальное время;
+- **×K** — в `K` раз быстрее;
+- **заливка прошлого** — время гонится без пауз от `T0` до нужного момента
+  (особый случай очень большого `K`).
+
+### Повторяемость
+
+При одном и том же зерне `GEN_SEED`, одной и той же `T0` и одной скорости
+генератор каждый раз даёт **один и тот же поток** в `backfill` и в живом режиме
+при одинаковом числе успешных тиков. Дневной коэффициент считается по модельному
+времени в `GEN_MODEL_TIMEZONE`, а не по реальным часам. Так раздел
+«Воспроизводимость» мат-спеки приводится в соответствие с модельным временем.
+
+### Заливка прошлого и стартовая история
+
+«Промотать» прошлое — значит прогнать время без пауз от `T0` до момента `T_end` и
+сгенерировать события этого отрезка. На выходе — события за `[T0, T_end)` и
+**слепок состояния** генератора на момент `T_end`.
+
+События плюс слепок и есть **стартовая история** («стартовый сид» или «новый сид» —
+синонимы, новое значение слова «сид» не заводим). При создании стенда это прошлое заливается, и
+генератор готов продолжить ровно с `T_end`. Стенд сразу живёт с готовой историей —
+с настоящей пирамидой «пользователей меньше, чем визитов, визитов меньше, чем
+событий», без вырождения статического сида, где пользователей ровно столько же,
+сколько визитов.
+
+### Сохранение и восстановление состояния
+
+Правило «молчал дольше 30 минут — посетитель ушёл» остаётся; меняется только **от
+какого момента отсчитывать эти 30 минут**:
+
+- **после сбоя** — от реального «сейчас» (время и правда прошло) → как сегодня;
+- **при запуске со стартовой истории** — от метки слепка (`T_end`) → разрыва
+  почти нет, активные визиты не обрываются, мир продолжается без шва.
+
+Паузы между визитами одного пользователя и обязательная пауза перед возвратом
+тоже считаются по внутренним меткам времени, а не по числу тактов. Если
+сохранённое состояние повреждено или его нет — генератор стартует с чистого листа
+(свежая популяция от `GEN_SEED`) и пишет предупреждение в лог. Так раздел
+«Персистентность» мат-спеки приводится в соответствие с модельным временем.
+
+### С какой скоростью стенд живёт дальше
+
+После старта стенд продолжает жить на выбранной скорости. Скорость — это **ручка
+под задачу**: чтобы увидеть медленные вещи (возвраты, сдвиг воронки после правки
+таблицы переходов, «дыхание» суточной нагрузки) за учебное время, нужно ускорение
+(×K) — иначе суточная волна разворачивается реальные сутки. Какой скорость будет
+по умолчанию (×1 «как настоящий сайт» или ускоренная «учебная») — решает
+урок/исполнитель; спека лишь фиксирует, что это ручка и что именно на ней держится
+наблюдаемость медленных явлений.
+
+### Временная опора на сид (фактура)
+
+Пока генератор не умеет придумывать фактуру сам (ADR-0006), стартовая история
+одевает события в данные из статического сида (браузер, гео, устройство, метки
+кампаний). Это временно и не мешает: механизм времени и стартовой истории не ждёт
+синтеза фактуры, а сид до его появления остаётся кладовкой готовых значений — но
+уже не источником аналитики.
+
+## Проверка
+
+Два шага — это разделение труда: первый объективный и повторяемый (его делает
+агент или CI), второй — человеческий взгляд.
+
+### Шаг 1 — агент сверяет числа в ClickHouse
+
+На чистом стенде с фиксированными `GEN_SEED` и `T0` залить стартовую историю,
+прогнать STG→DM и проверить:
+
+- **пирамида:** уникальных пользователей меньше, чем визитов, а визитов меньше,
+  чем событий;
+- **воронка** убывает по шагам `/home → товары → /cart → /payment →
+  /confirmation`; доля дошедших до `/confirmation` — в нужном коридоре;
+- **возвраты:** у части пользователей больше одного визита;
+- **длина визита** и доля коротких визитов — в коридорах мат-спеки.
+
+Главное: проверки **повторяемы** (тот же `GEN_SEED` и `T0` → те же числа в
+пределах допуска) и записаны как команды и запросы, чтобы их мог прогнать агент
+или CI без человека. Сами запросы и числовые коридоры — при реализации.
+
+### Шаг 2 — человек смотрит на дашборды
+
+Глазами убедиться, что:
+
+- **распределение похоже на задуманное** — на наши спроектированные распределения
+  (мат-спека), а не на профиль чужого сида;
+- **стенд «дышит»** — видна суточная волна нагрузки, копятся возвраты и воронка
+  (заметно на ×K).
+
+Здесь всплывает нехватка: дашборда с распределением сгенерированных данных пока
+нет. Superset построен на сиде, а Grafana показывает только скорость работы
+сервиса, не форму данных. Закрыть можно двумя способами: переключить Superset на
+генерацию (часть большой миграции — позже) или добавить простую панель
+«распределение из ClickHouse» в Grafana. Пошаговые действия шага 2 — в будущий
+runbook «проверка генератора на стенде».
+
+## Решения и отклонённые варианты
+
+- **Приняли:** одна спека на время, сохранение состояния и стартовую историю —
+  это один механизм, а не три задачи.
+- **Приняли:** своя точка отсчёта `T0` как опора повторяемости; дневной
+  коэффициент считается по внутреннему времени.
+- **Приняли:** проверка в два шага (агент — числа, человек — глаза).
+- **Отклонили:** жёстко подгонять генерацию под профиль сида (см. ADR-0006).
+- **Отклонили:** приводить сохранение состояния в соответствие с модельным
+  временем отдельно от стартовой истории — это разрезало бы один механизм надвое.
+
+## Влияние на документацию
+
+- **Мат-спека:** разделы «Персистентность через рестарты» и «Воспроизводимость»
+  пометить как переописанные в модельном времени этой спекой (ссылкой, без
+  повтора).
+- **ADR-0005:** направление «стартовая история» — отмечено как запущенное.
+- **CONTEXT.md:** «стартовый сид» / «новый сид» = «стартовая история стенда»
+  (синонимы, не новое значение); роль статического сида — по ADR-0006.
+- **Будущий runbook** «проверка генератора на стенде» — шаги шага 2.
+- **`generator/README.md`, `docs/OPERATIONS.md`** — при реализации: скорость хода
+  часов, ×K, стартовая история, проверки шага 1.

generator/Dockerfile

@@ -0,0 +1,28 @@
+FROM python:3.12-slim
+
+# Установка uv
+COPY --from=ghcr.io/astral-sh/uv:latest /uv /uvx /bin/
+
+WORKDIR /app
+
+# Копируем зависимости отдельно для кэширования слоёв
+COPY requirements.txt .
+
+# Установка зависимостей через uv (компактный venv)
+RUN uv venv /app/.venv && \
+    uv pip install --python /app/.venv/bin/python -r requirements.txt
+
+# Копируем точку входа и пакет генератора
+COPY generator.py .
+COPY src ./src
+
+# Не-root пользователь для безопасности
+RUN useradd -m -u 1000 generator && chown -R generator:generator /app
+USER generator
+
+# Активируем venv через PATH
+ENV PATH="/app/.venv/bin:$PATH"
+ENV PYTHONPATH="/app/src"
+
+# Запуск генератора
+CMD ["python", "generator.py"]

generator/KNOWN_ISSUES.md

@@ -0,0 +1,139 @@
+# Генератор: известные проблемы и контекст для доработки
+
+> **Статус (2026-06-11):** исторический дефект старой плоской генерации закрыт
+> для режима `steady-stream`. Генератор строит визиты с общим `click_id`,
+> монотонным временем событий, путём по страницам воронки, популяцией
+> возвращающихся пользователей и состоянием для активных визитов.
+>
+> Эта заметка больше не является предупреждением «генератор концептуально
+> сломан». Она оставлена как учебный разбор старого дефекта и как место для
+> небольших остаточных ограничений.
+
+Заметка написана при дизайне Superset-дашборда (ветка
+`docs/advanced-clickstream-course`): разбирались, почему на дашборде
+`Unique Users == Unique Sessions`, и по ходу вскрылось, что старая реализация
+генератора на тот момент семантику сессии не чинила, а ломала сильнее. Разбор
+оставлен, чтобы не переоткрывать этот дефект заново и показать, почему новая
+модель устроена иначе.
+
+## TL;DR
+
+- **Модель интенсивности потока (сколько событий и когда) — нормальная.**
+  Poisson по тикам + дневной коэффициент + jitter сохранены.
+- **Генеративная модель сущностей переписана.** Поток больше не штампует свежий
+  `click_id` на каждое событие: визит живёт несколько событий, пользователь
+  может вернуться в новом визите после кулдауна.
+- **Вывод:** старый дефект `Sessions == Events` не считается актуальным
+  блокером. Дальше генератор можно улучшать уже как работающую учебную модель,
+  а не как концептуально сломанный источник.
+
+## Текущие ограничения
+
+- Тип события остаётся `pageview` для всех событий. Это осознанное ограничение:
+  текущий дашборд и уроки строят воронку по `page_url_path`, а не по
+  `event_type`.
+- Device/geo-профиль пользователя стабилен между визитами. Смену устройства
+  генератор пока не моделирует.
+- При долгом простое больше 30 минут активный визит закрывается без досылки
+  остатка. Популяция пользователей при этом сохраняется.
+
+## Доменная модель (как задумано в DDL)
+
+В этой модели сущности связаны иерархически:
+
+```
+user_domain_id (постоянный пользователь, cookie)
+  └── click_id (визит/сессия — envelope из 1..N событий с общим device/geo)
+        └── event_id (отдельное событие: pageview, click, purchase ...)
+```
+
+- `click_id` — это **визит**, а не одиночный клик: в статическом сиде один
+  `click_id` честно группирует 1..27 событий, медиана 10 (`dds.click` =
+  «контекст сессии пользователя», см. `sql/ddl/dds/30_dds.sql`; точные цифры —
+  профиль сид-датасета в `CONTEXT.md`, ранняя оценка «1..7» была замером по
+  срезу файла).
+- `user_domain_id` живёт в `device_events`, привязан к `click_id`.
+
+## Что генератор делает правильно
+
+Файл `generator/src/clickstream_generator/intensity.py`,
+`calculate_events_count()`:
+
+- **Poisson-процесс** прихода событий: λ на минуту → λ на тик → розыгрыш Пуассона.
+- **Дневной коэффициент** `_hour_factor()`: день (9–18) ×1.2, ночь (0–5) ×0.7.
+- **Jitter** ±`GEN_JITTER_PCT`% и границы `min/max_events_per_tick`.
+
+Это адекватная модель *интенсивности во времени*. Претензий к ней нет.
+
+## Исторический корневой дефект: старая модель сущностей
+
+До переработки 2026-06-11 прежняя реализация в монолитном
+`generator/generator.py` на каждое событие в батче делала примерно следующее:
+
+```python
+base_browser = self.rng.choice(self.dictionary.browser_events)  # случайная сид-строка
+...
+new_event_id  = self._new_uuid()
+new_click_id  = self._new_uuid()                                 # СВЕЖИЙ click_id на КАЖДОЕ событие
+new_timestamp = self._current_timestamp()                        # ~now() для всех событий батча
+...
+device_event = {**base_device, "click_id": new_click_id}         # user_domain_id наследуется из сида
+```
+
+Три уровня иерархии (пользователь → сессия → событие) схлопываются в плоскую
+выборку:
+
+1. **`click_id` свежий на каждое событие** → один визит = одно событие. Визит как
+   группа из нескольких событий **никогда не формируется**.
+2. **`user_domain_id` переиспользуется** из сид-пула (~99 значений), но без
+   привязки к сессиям — события одного пользователя разлетаются отдельными
+   `click_id`. Иерархию «пользователь → его сессии → события сессии» из потока
+   **не восстановить**.
+3. **Время** у всех событий батча ≈ `now()` — даже временно́й структуры визита
+   (последовательность событий внутри сессии) нет.
+
+### Что это даёт в данных
+
+| | Статический сид (`data/*.jsonl`) | Поток из генератора |
+|---|---|---|
+| `click_id` | визит-envelope (1..27 событий, медиана 10) | свежий на событие → `click_id` ≈ событие |
+| `user_domain_id` | 1:1 с `click_id` | переиспользуется (потолок ~99) |
+| Семантика | `Sessions == Users` (вырождено по пользователю) | `Sessions == Events` (сессия = одно событие) |
+
+Парадокс был таким: **статический сид как учебная основа был лучше**, потому что
+на нём `click_id` нёс осмысленную семантику визита, а старый генератор её
+ломал.
+
+## Что сделано в новой модели
+
+Чинили именно **генеративную модель сущностей**, не переписывая математику
+интенсивности:
+
+1. **Иерархическая генерация вместо плоской выборки:**
+   - есть ограниченная популяция пользователей с постоянным `user_domain_id`;
+   - пользователь со временем открывает 1..N визитов;
+   - визит порождает последовательность событий с одним `click_id`, общим
+     device/geo-контекстом и путём по страницам.
+2. **Тиковый слой:**
+   - событийный бюджет тика превращается в рождения визитов через среднюю длину
+     визита;
+   - активные визиты живут между тиками;
+   - выпускаются только события, у которых наступила запланированная метка
+     времени.
+3. **Время событий** внутри визита строго растёт и не прилипает к одному
+   `now()` для всего батча.
+4. **Состояние** сохраняет популяцию, активные визиты, накопленный бюджет
+   рождения визитов, номер тика и состояние ГПСЧ.
+
+После этой переделки поток на длинном окне и при штатных параметрах даёт
+здоровую пирамиду `users < sessions < events`, и дашборд может показывать
+разницу «пользователь vs сессия» честными числами.
+
+## Ссылки
+
+- Код: `generator/src/clickstream_generator/intensity.py` —
+  `calculate_events_count()`; `generator/src/clickstream_generator/generation.py`
+  — `EventGenerator.generate_batch()`.
+- Доменная модель: `sql/ddl/dds/30_dds.sql`, `sql/ddl/dm/40_dm.sql`.
+- Контекст обсуждения: ветка `docs/advanced-clickstream-course`, дизайн
+  Superset-дашборда (урок 6 курса).

generator/README.md

@@ -0,0 +1,400 @@
+# Генератор событий
+
+Автономный генератор событий для Kafka. В штатном стенде он создаёт стартовую
+историю через `backfill`, а затем может продолжить поток в режиме `live`.
+
+Генератор строит поток по иерархии `пользователь → визит → событие`: один
+`click_id` живёт весь визит, события визита идут по страницам воронки с
+монотонно растущим временем, а тиковый слой держит популяцию возвращающихся
+пользователей и активные визиты между тиками. Исторический дефект старой
+плоской генерации описан в [KNOWN_ISSUES.md](./KNOWN_ISSUES.md).
+
+## Архитектура
+
+```
+generator-service -> Kafka topics -> (потребители отдельно)
+```
+
+Генератор работает автономно и не зависит от потребителей (Airflow, ClickHouse).
+
+### Структура кода
+
+Код разнесён в пакет `src/clickstream_generator/`. Сам `generator.py` остаётся
+точкой входа и совместимым фасадом для старых импортов из тестов.
+
+| Файл | Назначение |
+|------|------------|
+| `src/clickstream_generator/config.py` | переменные окружения и валидация настроек |
+| `src/clickstream_generator/dictionary.py` | загрузка и индексы исходных JSONL |
+| `src/clickstream_generator/generation.py` | генерация одного связанного визита |
+| `src/clickstream_generator/intensity.py` | расчёт событийного бюджета тика |
+| `src/clickstream_generator/runtime.py` | тиковый слой: активные визиты и выпуск созревших событий |
+| `src/clickstream_generator/kafka_io.py` | Kafka publisher, история batch, Kafka-state и служебные топики |
+| `src/clickstream_generator/state.py` | сериализуемое состояние генератора v3 |
+| `src/clickstream_generator/metrics.py` | Prometheus-метрики |
+| `src/clickstream_generator/service.py` | основной цикл сервиса |
+| `generator.py` | запуск сервиса и совместимый фасад |
+
+## Режим работы: `live`
+
+- Публикуем постепенно, **короткими тиками** (по умолчанию каждые 5 секунд)
+- На каждом тике отправляем небольшую порцию сообщений
+- Держим целевую интенсивность `events/min` без крупных минутных batch:
+  рассчитанный событийный бюджет тика копится как бюджет рождения визитов через
+  ожидаемую среднюю длину визита, а события выходят позже по своим
+  запланированным меткам времени
+- Распределяем события по 4 топикам:
+  - `browser_events`
+  - `location_events`
+  - `device_events`
+  - `geo_events`
+- Публичный вызов генеративного ядра строит один визит: общий `click_id`,
+  разные `event_id`, общий device/geo-контекст, путь по страницам воронки и
+  строго растущие запланированные `event_timestamp`.
+- Тиковый слой хранит активные визиты между вызовами и выпускает только события,
+  у которых наступил `event_timestamp`; завершённые визиты удаляются из памяти.
+- Тиковый слой ведёт ограниченную популяцию пользователей: один
+  `user_domain_id` может вернуться в новом `click_id` после кулдауна, а при
+  переполнении вытесняется давно неактивный пользователь.
+- Сохраняем связи `event_id <-> location`, `click_id <-> device/geo`.
+
+## Конфигурация (env)
+
+| Переменная | Описание | По умолчанию |
+|------------|----------|--------------|
+| `KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS` | Адрес Kafka | `kafka:29092` |
+| `GEN_TICK_SECONDS` | Интервал между тиками | `5` (1-10 сек рекомендуется) |
+| `GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN` | Базовая интенсивность (событий/мин) | `30` |
+| `GEN_JITTER_PCT` | Процент вариативности | `20` |
+| `GEN_MIN_EVENTS_PER_TICK` | Минимальный событийный бюджет тика | `1` |
+| `GEN_MAX_EVENTS_PER_TICK` | Максимальный событийный бюджет тика | `50` |
+| `GEN_MAX_SESSION_EVENTS` | Потолок длины одного визита, защита от петель | `30` |
+| `GEN_MAX_ACTIVE_SESSIONS` | Потолок одновременных активных визитов | `200` |
+| `GEN_POPULATION_MAX` | Потолок активной популяции пользователей | `300` |
+| `GEN_P_NEW_USER` | Вероятность отдать новый визит новому пользователю | `0.15` |
+| `GEN_MIN_RETURN_MINUTES` | Минимальная пауза перед возвратом пользователя | `30` |
+| `GEN_MODEL_T0` | Стартовая модельная точка, ISO 8601 с часовым поясом | `2026-01-01T00:00:00+00:00` |
+| `GEN_MODEL_T_END` | Правая граница стартовой истории для `backfill` | — |
+| `GEN_MODEL_TIMEZONE` | Часовой пояс модельных часов для дневного коэффициента | `UTC` |
+| `GEN_MODEL_TIME_SPEED` | Сколько модельных секунд проходит за одну настенную секунду | `1` |
+| `GEN_RUN_MODE` | Режим генератора | `live` |
+| `GEN_LAUNCH_PROFILE` | Имя профиля запуска для логов | `ci` |
+| `GEN_STARTUP_HISTORY_ARTIFACT` | JSON-файл для экспорта стартовой истории в режиме `backfill` | — |
+| `GEN_DATA_DIR` | Путь к JSONL файлам | `/data` |
+| `GEN_SEED` | Сид для воспроизводимости | — |
+| `GEN_ENABLED` | Включить генерацию | `true` |
+| `GEN_METRICS_PORT` | Порт для Prometheus | `9109` |
+| `GEN_STATE_ENABLED` | Сохранять состояние между рестартами | `true` |
+| `GEN_STATE_RESET` | Сбросить состояние при старте | `false` |
+
+В `docker-compose.yml` параметры генеративной модели и режима проброшены через
+подстановку окружения, то есть их можно менять без правки файла:
+
+```bash
+GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN=60 GEN_POPULATION_MAX=500 docker compose up -d generator
+```
+
+В живом режиме `event_timestamp` берётся из модельного времени: первый чистый
+тик стартует от `GEN_MODEL_T0`, дальше модельная точка сдвигается на
+`GEN_TICK_SECONDS * GEN_MODEL_TIME_SPEED`. Событийный бюджет тика считается по
+этой же модельной длительности, поэтому ×K даёт больше событий за короткий
+реальный прогон. Дневной коэффициент считается по `GEN_MODEL_TIMEZONE`, а не по
+реальному часу запуска процесса.
+
+В режиме `backfill` генератор без сна проходит от `GEN_MODEL_T0` до
+`GEN_MODEL_T_END`, публикует события только за `[T0, T_end)`, сохраняет state v3
+на `T_end` в `generator_state` и пишет manifest в compact-topic
+`generator_startup_history_manifest`. Live-запуск с теми же настройками
+использует этот manifest, чтобы продолжить ровно с `T_end` без настенной дельты.
+Экспорт и импорт портативного файла описаны в
+[`docs/runbooks/startup-history.md`](../docs/runbooks/startup-history.md).
+Для одноразового backfill-запуска через compose используйте `docker compose run
+--rm generator`, а не `docker compose up generator`: у штатного сервиса включён
+restart policy.
+
+Контейнерные значения `KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS` и `GEN_DATA_DIR` в compose
+оставлены безопасными внутренними значениями `kafka:29092` и `/data`.
+
+Штатный чистый путь всего стенда запускается из корня репозитория:
+
+```bash
+make generated-history-analytics
+```
+
+Эта команда очищает ClickHouse, Kafka-топики данных, state и manifest
+генератора, создаёт стартовую историю, прогоняет STG -> ODS -> DDS -> DM и
+проверяет Superset metadata. Файлы `data/*.jsonl` при этом не грузятся в Kafka:
+они пока используются только как фактура для генератора.
+
+По умолчанию используется быстрый профиль `ci`: 6 часов модельного времени.
+Профиль `daily-wave` даёт 2 суток, чтобы была видна суточная волна. В live он
+идёт с `GEN_MODEL_TIME_SPEED=60` и `GEN_TICK_SECONDS=1`: модельные сутки
+проходят примерно за 24 настенные минуты.
+
+```bash
+PROFILE=daily-wave make generated-history-analytics
+```
+
+Разовую длительность можно задать без ручного расчёта `GEN_MODEL_T_END`:
+
+```bash
+GEN_HISTORY_DURATION=2d make generated-history-analytics
+```
+
+### Режим "раз в минуту" (для ручных экспериментов)
+
+Для ручных экспериментов можно установить:
+```bash
+GEN_TICK_SECONDS=60
+GEN_MIN_EVENTS_PER_TICK=50
+GEN_MAX_EVENTS_PER_TICK=500
+```
+
+`GEN_MIN_EVENTS_PER_TICK` и `GEN_MAX_EVENTS_PER_TICK` задают нижнюю и верхнюю
+границы событийного бюджета тика. Этот бюджет сначала превращается в рождения
+визитов через среднюю длину визита, поэтому фактическое число отправленных
+событий в конкретном тике может отличаться.
+
+## Управление через Makefile
+
+```bash
+# Запустить только генератор
+make generator-up
+
+# Остановить генератор
+make generator-down
+
+# Смотреть логи
+make generator-logs
+
+# Перезапуск с пересборкой
+make generator-restart
+
+# Промотать стартовую историю
+make generator-backfill
+
+# Продолжить live-поток из state
+make generator-continue
+
+# Начать live-поток как новый мир на чистом стенде
+make generator-reset
+
+# Чистый аналитический прогон всего стенда
+make generated-history-analytics
+
+# Быстрые проверки перед коммитом
+make test
+make lint
+```
+
+Основной ручной путь запуска — глаголы `generator-backfill`, `generator-continue`
+и `generator-reset`. Старые `GEN_RUN_MODE`, `GEN_STATE_RESET` и
+`GEN_MODEL_T_END` остаются низкоуровневым способом для отладки.
+
+`generator-backfill`, `startup-history-import` и `generator-reset` перед записью
+проверяют, что Kafka data-топики и STG пустые. `generator-continue` продолжает
+только совместимый state; старый формат state при `GEN_STATE_RESET=false` даёт
+отказ с подсказкой очистить стенд или явно начать новый мир на чистом стенде.
+
+## Метрики Prometheus
+
+Генератор экспортирует метрики на `:9109/metrics`:
+
+| Метрика | Тип | Описание |
+|---------|-----|----------|
+| `generator_events_total` | Counter | Всего отправлено событий (по топикам) |
+| `generator_publish_errors_total` | Counter | Ошибки публикации (по топикам) |
+| `generator_tick_duration_seconds` | Histogram | Длительность тика |
+| `generator_last_success_timestamp` | Gauge | Время последнего успешного тика |
+
+### Проверка метрик
+
+```bash
+curl http://localhost:9109/metrics
+curl http://localhost:9090/api/v1/targets | grep generator
+```
+
+## Мониторинг в Grafana
+
+**Dashboard URL:** `http://localhost:3000/d/generator-overview`
+
+Дашборд "Generator Overview" предоставляет полную визуализацию работы генератора:
+
+### Ключевые панели
+
+| Панель | Метрика | Описание |
+|--------|---------|----------|
+| **Events/min** | `rate(generator_events_total[1m]) * 60` | Текущая скорость генерации |
+| **Tick Duration** | `generator_tick_duration_seconds` | p50 и p99 длительности тика |
+| **Last Successful Tick** | `generator_last_success_timestamp` | Время последнего успешного тика |
+| **Events per Hour** | `increase(generator_events_total[1h])` | 24-часовое распределение по топикам (bar chart) |
+| **Errors** | `generator_publish_errors_total` | Общее число и rate ошибок |
+| **Generator Status** | derived | Активен ли генератор |
+
+### Структура дашборда
+
+Дашборд разделён на 6 секций:
+
+1. **Overview** — ключевые метрики (events/min, tick duration, last success)
+2. **Events by Topic** — bar chart Events per Hour, rate by topic, total counters
+3. **Errors** — total errors, error rate, errors by topic
+4. **Tick Statistics** — duration distribution (p50/p95/p99), events per tick, hour factor
+5. **Status** — generator status, generator health (heartbeat), time since last tick
+6. **Info** — полезные команды и параметры конфигурации
+
+### Доступ к дашборду
+
+Дашборд автоматически загружается в Grafana при старте контейнера (provisioning).
+
+```bash
+# Открыть дашборд
+open http://localhost:3000/d/generator-overview
+
+# Перезагрузить provisioning (если дашборд не появился)
+curl -s -u admin:admin -X POST http://localhost:3000/api/admin/provisioning/dashboards/reload
+```
+
+## История batch
+
+История пишется в Kafka-топик `generator_batch_history` (JSON).
+
+**Контракт топика:**
+- Название фиксировано: `generator_batch_history` (не конфигурируется)
+- Формат: JSON с ключом `batch_id`
+
+**Важно:** генератор требует работающей Kafka. Без Kafka генератор упадёт при старте или потеряет события. Для мониторинга доступности используйте Prometheus-метрики (`generator_last_success_timestamp`).
+
+Поля сообщения:
+- `batch_id` — идентификатор батча
+- `started_at` / `finished_at` — время начала/окончания (ISO format)
+- `sent_total` — всего отправлено
+- `sent_browser/location/device/geo` — по топикам
+- `status` — success/partial/error
+- `error_message` — описание ошибки (если есть)
+
+### Чтение истории из Kafka
+
+```bash
+docker compose exec kafka /opt/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh \
+  --bootstrap-server kafka:29092 \
+  --topic generator_batch_history \
+  --from-beginning
+```
+
+## Восстановление состояния
+
+Генератор сохраняет своё состояние между перезапусками в Kafka-топик `generator_state` (compact topic). Это позволяет:
+
+- Продолжить нумерацию тиков с места остановки (continuity)
+- Сохранить последовательность случайных чисел (RNG state)
+- Восстановить популяцию пользователей
+- Продолжить активные визиты после короткого простоя
+
+### Как работает
+
+1. После каждого успешного тика состояние v3 сохраняется в `generator_state`.
+2. При старте генератор читает последнее состояние из топика.
+3. Если состояние найдено, сервис восстанавливает номер тика, состояние ГПСЧ,
+   популяцию пользователей, накопленный бюджет рождения визитов и активные
+   визиты. Для активного визита state хранит `base_click_id` — донора браузерной
+   и source-фактуры из статического сида.
+4. Если состояния нет или оно невалидно, генератор начинает с чистого листа.
+
+Активный визит после простоя до 30 минут продолжается со своими исходными
+запланированными метками времени. Если следующий шаг визита просрочен больше
+чем на 30 минут, визит закрывается без досылки остатка: для демо это выглядит
+как пользователь, который ушёл, пока стенд был остановлен.
+
+### Топик `generator_state`
+
+- **Название**: фиксировано `generator_state`
+- **Тип**: compact topic (хранится только последнее значение для каждого ключа)
+- **Ключ**: `default` (для возможности нескольких генераторов в будущем)
+- **Конфигурация**: `cleanup.policy=compact`, минимальный retention
+
+### Просмотр текущего состояния
+
+```bash
+docker compose exec kafka /opt/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh \
+  --bootstrap-server kafka:29092 \
+  --topic generator_state \
+  --from-beginning \
+  --property print.key=true
+```
+
+### Сброс состояния (начать сначала)
+
+```bash
+# Вариант 1: через env (рекомендуется)
+GEN_STATE_RESET=true docker compose up -d generator
+
+# Вариант 2: удалить топик полностью
+docker compose exec kafka /opt/kafka/bin/kafka-topics.sh \
+  --bootstrap-server kafka:29092 \
+  --delete \
+  --topic generator_state
+```
+
+### Отключение сохранения состояния
+
+```bash
+GEN_STATE_ENABLED=false docker compose up -d generator
+```
+
+При отключенном сохранении состояния генератор всегда начинает с `tick=1`, а
+ГПСЧ инициализируется с `GEN_SEED` или случайно.
+
+## Тестирование
+
+Тесты написаны на **pytest**.
+
+### Запуск тестов
+
+```bash
+# Через Makefile (рекомендуется)
+make test
+make lint
+
+# Вручную через Docker
+docker build -t generator:test .
+docker run --rm -v $(PWD):/workspace -w /workspace/generator generator:test pytest tests/ -q
+
+# Конкретный файл тестов
+docker run --rm -v $(PWD):/workspace -w /workspace/generator generator:test pytest tests/test_generation.py -v
+```
+
+`make test` запускает тесты генератора, контрактные тесты верхнего уровня и
+проверку compose-конфигурации. `make lint` проверяет синтаксис Python и Bash,
+compose-конфиг и пробелы в diff. Долгие стендовые проверки вроде
+`make generated-history-runtime-check` запускаются отдельно.
+
+### Структура тестов
+
+```
+generator/tests/
+├── conftest.py           # Fixtures pytest
+├── test_config.py        # Тесты конфигурации
+├── test_generation.py    # Тесты генерации событий
+├── test_history.py       # Тесты структуры BatchRecord
+├── test_kafka_history.py # Тесты KafkaBatchHistory
+├── test_service.py       # Тесты GeneratorService
+├── test_service_cleanup.py # Контракт разбиения сервиса на модули
+└── test_state.py         # Тесты GeneratorState и KafkaStateManager
+```
+
+### Интеграционный тест
+
+```bash
+# Запустить стек с генератором
+make generator-up
+
+# Проверить логи
+make generator-logs
+
+# Проверить метрики
+curl http://localhost:9109/metrics
+
+# Проверить сообщения в Kafka
+docker compose exec kafka /opt/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh \
+  --bootstrap-server kafka:29092 --topic browser_events --from-beginning
+```

generator/generator.py

@@ -0,0 +1,78 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Совместимый фасад и точка входа генератора.
+
+Основной код разнесён по модулям рядом с этим файлом. Старые импорты вида
+`from generator import Config` сохраняются для тестов и внешних запусков.
+"""
+
+import logging
+import sys
+from pathlib import Path
+
+
+SRC_DIR = Path(__file__).resolve().parent / "src"
+if str(SRC_DIR) not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, str(SRC_DIR))
+
+from clickstream_generator.config import Config
+from clickstream_generator.dictionary import EventDictionary
+from clickstream_generator.generation import EXPECTED_VISIT_EVENTS, EventGenerator
+from clickstream_generator.intensity import calculate_events_count, hour_factor
+from clickstream_generator.kafka_io import (
+    BatchRecord,
+    KafkaBatchHistory,
+    KafkaPublisher,
+    KafkaStateManager,
+    KafkaStartupHistoryManifest,
+    _import_kafka,
+    _with_retry,
+    ensure_topics,
+)
+from clickstream_generator.metrics import (
+    METRICS_ERRORS_TOTAL,
+    METRICS_EVENTS_TOTAL,
+    METRICS_LAST_SUCCESS,
+    METRICS_TICK_DURATION,
+)
+from clickstream_generator.runtime import TickStreamGenerator, generate_tick_batch
+from clickstream_generator.service import GeneratorService, main
+from clickstream_generator.state import GeneratorState, _nested_list_to_tuple
+
+
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s",
+    datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
+)
+
+__all__ = [
+    "BatchRecord",
+    "Config",
+    "EventDictionary",
+    "EventGenerator",
+    "EXPECTED_VISIT_EVENTS",
+    "GeneratorService",
+    "GeneratorState",
+    "KafkaBatchHistory",
+    "KafkaPublisher",
+    "KafkaStateManager",
+    "KafkaStartupHistoryManifest",
+    "METRICS_ERRORS_TOTAL",
+    "METRICS_EVENTS_TOTAL",
+    "METRICS_LAST_SUCCESS",
+    "METRICS_TICK_DURATION",
+    "TickStreamGenerator",
+    "_import_kafka",
+    "_nested_list_to_tuple",
+    "_with_retry",
+    "calculate_events_count",
+    "ensure_topics",
+    "generate_tick_batch",
+    "hour_factor",
+    "main",
+]
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

generator/requirements.txt

@@ -0,0 +1,11 @@
+# Kafka клиент
+kafka-python==2.0.6
+
+# Prometheus метрики
+prometheus-client==0.21.1
+
+# Тестирование
+pytest==8.3.4
+
+# Утилиты
+python-json-logger==2.0.7

generator/src/clickstream_generator/__init__.py

@@ -0,0 +1,2 @@
+"""Пакет генератора кликстрима."""
+

generator/src/clickstream_generator/airflow_control.py

@@ -0,0 +1,364 @@
+"""Чистая логика пульта Airflow для стартовой истории."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import os
+import urllib.error
+import urllib.request
+from contextlib import contextmanager
+from datetime import datetime, timezone
+from pathlib import Path
+from typing import Iterator
+
+from clickstream_generator.config import Config
+from clickstream_generator.kafka_io import (
+    KafkaStateManager,
+    KafkaStartupHistoryManifest,
+    ensure_topics,
+)
+from clickstream_generator.launch import build_launch_env
+from clickstream_generator.service import GeneratorService
+from clickstream_generator.startup_history_artifact import (
+    KafkaRawPublisher,
+    KafkaTopicInspector,
+    compare_clickhouse_stats_to_manifest,
+    import_startup_history_artifact,
+    load_startup_history_artifact,
+    manifest_boundaries,
+    validate_startup_history_artifact,
+    validate_manifest_state,
+)
+from clickstream_generator.stand_clean import (
+    STG_EMPTY_SQL,
+    assert_kafka_data_topics_empty,
+    assert_stg_counts_empty,
+)
+
+
+AIRFLOW_DATA_DIR = "/opt/airflow/data"
+KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS = "kafka:29092"
+GENERATOR_METRICS_URL = "http://generator:9109/metrics"
+
+WORLD_OVERRIDE_KEYS = {
+    "GEN_SEED",
+    "GEN_MODEL_T0",
+    "GEN_MODEL_TIMEZONE",
+    "GEN_MODEL_TIME_SPEED",
+    "GEN_TICK_SECONDS",
+    "GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN",
+    "GEN_JITTER_PCT",
+    "GEN_MIN_EVENTS_PER_TICK",
+    "GEN_MAX_EVENTS_PER_TICK",
+}
+
+NEXT_DAY_SETTING_ENV_KEYS = {
+    "tick_seconds": "GEN_TICK_SECONDS",
+    "lambda_base_per_min": "GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN",
+    "jitter_pct": "GEN_JITTER_PCT",
+    "min_events_per_tick": "GEN_MIN_EVENTS_PER_TICK",
+    "max_events_per_tick": "GEN_MAX_EVENTS_PER_TICK",
+    "max_session_events": "GEN_MAX_SESSION_EVENTS",
+    "max_active_sessions": "GEN_MAX_ACTIVE_SESSIONS",
+    "population_max": "GEN_POPULATION_MAX",
+    "p_new_user": "GEN_P_NEW_USER",
+    "min_return_minutes": "GEN_MIN_RETURN_MINUTES",
+    "model_time_speed": "GEN_MODEL_TIME_SPEED",
+}
+
+CLICKHOUSE_STATS_SQL = """
+WITH
+    toDateTime64('{model_t0}', 6) AS t0,
+    toDateTime64('{model_t_end}', 6) AS t_end
+SELECT
+    count() AS events,
+    uniqExact(click_id) AS visits,
+    uniqExact(user_domain_id) AS users,
+    toString(min(event_ts)) AS min_event_timestamp,
+    toString(max(event_ts)) AS max_event_timestamp
+FROM dm.v_events_enriched
+WHERE event_ts >= t0 AND event_ts < t_end
+"""
+
+
+def build_control_env(
+    operation: str,
+    *,
+    profile_name: str,
+    duration: str | None = None,
+    artifact_path: str | None = None,
+    overrides: dict[str, str] | None = None,
+) -> dict[str, str]:
+    """Готовит env для операции пульта без доступа к Docker."""
+    if operation not in {"backfill", "import"}:
+        raise ValueError("operation must be backfill or import")
+    if operation == "import" and not artifact_path:
+        raise ValueError("artifact_path is required for import")
+
+    selected_overrides = {
+        key: value
+        for key, value in (overrides or {}).items()
+        if key in WORLD_OVERRIDE_KEYS and value != ""
+    }
+    env = build_launch_env(
+        "backfill",
+        profile_name=profile_name,
+        duration=duration or None,
+        overrides=selected_overrides,
+    )
+    env["KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS"] = KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS
+    env["GEN_DATA_DIR"] = AIRFLOW_DATA_DIR
+    env["GEN_METRICS_ENABLED"] = "false"
+    if artifact_path:
+        env["GEN_STARTUP_HISTORY_ARTIFACT"] = artifact_path
+    return env
+
+
+def build_next_day_env(manifest: dict) -> dict[str, str]:
+    """Восстанавливает окружение следующего дня из manifest мира."""
+    manifest_boundaries(manifest)
+    settings = manifest.get("generation_settings") or {}
+    missing = [key for key in NEXT_DAY_SETTING_ENV_KEYS if key not in settings]
+    if missing:
+        raise ValueError(
+            "в manifest не хватает generation_settings: "
+            + ", ".join(sorted(missing))
+        )
+    overrides = {
+        "GEN_SEED": str(manifest["gen_seed"]),
+        "GEN_MODEL_T0": str(manifest["model_t0"]),
+        "GEN_MODEL_T_END": str(manifest["model_t_end"]),
+        "GEN_MODEL_TIMEZONE": str(manifest["model_timezone"]),
+    }
+    env = build_launch_env(
+        "next-day",
+        profile_name=str(manifest.get("launch_profile") or "ci"),
+        overrides=overrides,
+    )
+    for setting, env_key in NEXT_DAY_SETTING_ENV_KEYS.items():
+        env[env_key] = str(settings[setting])
+    env["KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS"] = KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS
+    env["GEN_DATA_DIR"] = AIRFLOW_DATA_DIR
+    env["GEN_METRICS_ENABLED"] = "false"
+    return env
+
+
+def assert_expected_t_end(expected_t_end: str, actual_t_end: str) -> None:
+    """Отвергает повторный запуск от уже сдвинутой границы."""
+    if not expected_t_end:
+        return
+    try:
+        expected = _parse_utc_timestamp(expected_t_end)
+        actual = _parse_utc_timestamp(actual_t_end)
+    except ValueError as exc:
+        raise RuntimeError(f"Некорректная граница next-day: {exc}") from exc
+    if expected != actual:
+        raise RuntimeError(
+            "Граница next-day изменилась: "
+            f"ожидалась {expected_t_end}, фактическая {actual_t_end}."
+        )
+
+
+def assert_next_day_snapshot(manifest: dict | None, state) -> None:
+    """Проверяет наличие и согласованность точки продолжения next-day."""
+    if not manifest:
+        raise RuntimeError("Manifest стартовой истории не найден в Kafka.")
+    if state is None:
+        raise RuntimeError("State генератора не найден в Kafka.")
+    try:
+        manifest_boundaries(manifest)
+        validate_manifest_state(manifest, state)
+    except (KeyError, TypeError, ValueError) as exc:
+        raise RuntimeError(
+            f"state не согласован с T_end manifest: {exc}"
+        ) from exc
+
+
+def _parse_utc_timestamp(value: str):
+    timestamp = datetime.fromisoformat(value.replace("Z", "+00:00"))
+    if timestamp.tzinfo is None:
+        raise ValueError("время должно содержать часовой пояс")
+    return timestamp.astimezone(timezone.utc)
+
+
+def assert_stand_clean(kafka_bootstrap_servers: str, clickhouse_hook) -> None:
+    """Проверяет, что backfill/import не смешает миры."""
+    assert_kafka_data_topics_empty(kafka_bootstrap_servers)
+    assert_stg_tables_empty(clickhouse_hook)
+
+
+def assert_stg_tables_empty(clickhouse_hook) -> None:
+    """Падает, если в STG уже есть строки."""
+    result = clickhouse_hook.execute(STG_EMPTY_SQL)
+    counts = result[0] if result else ()
+    assert_stg_counts_empty(counts)
+
+
+def assert_live_generator_not_running(url: str = GENERATOR_METRICS_URL) -> None:
+    """Мягко предупреждает о live-сервисе по HTTP-метрикам."""
+    _assert_metrics_not_responding(
+        url,
+        "Live-генератор отвечает на metrics-порту. Остановите его с консоли "
+        "перед backfill/import, чтобы не смешать миры.",
+    )
+
+
+def assert_live_generator_not_running_for_next_day(
+    url: str = GENERATOR_METRICS_URL,
+) -> None:
+    """Падает, если next-day может смешаться с работающим live-потоком."""
+    _assert_metrics_not_responding(
+        url,
+        "Live-генератор отвечает на metrics-порту. Остановите его с консоли "
+        "перед next-day, чтобы не смешать дни.",
+    )
+
+
+def _assert_metrics_not_responding(url: str, error_message: str) -> None:
+    """Проверяет, что HTTP-метрики live-генератора недоступны."""
+    try:
+        urllib.request.urlopen(url, timeout=2).close()
+    except (urllib.error.URLError, TimeoutError, OSError):
+        return
+    raise RuntimeError(error_message)
+
+
+def run_backfill(env: dict[str, str]) -> None:
+    """Запускает backfill в процессе Airflow worker."""
+    with _patched_environ(env):
+        config = Config()
+        GeneratorService(config).start()
+
+
+def run_next_day(env: dict[str, str]) -> None:
+    """Запускает ограниченную доливку следующего дня в Airflow worker."""
+    with _patched_environ(env):
+        config = Config()
+        GeneratorService(config).start()
+
+
+def run_import(env: dict[str, str], artifact_path: str) -> dict:
+    """Импортирует портативный артефакт в Kafka."""
+    with _patched_environ(env):
+        config = Config()
+        artifact = load_startup_history_artifact(artifact_path)
+        ensure_topics(config.kafka_bootstrap_servers)
+        publisher = KafkaRawPublisher(config.kafka_bootstrap_servers)
+        state_manager = KafkaStateManager(config.kafka_bootstrap_servers)
+        manifest_manager = KafkaStartupHistoryManifest(config.kafka_bootstrap_servers)
+        topic_inspector = KafkaTopicInspector(config.kafka_bootstrap_servers)
+        try:
+            return import_startup_history_artifact(
+                artifact,
+                publisher=publisher,
+                state_manager=state_manager,
+                manifest_manager=manifest_manager,
+                expected_config=config,
+                topic_inspector=topic_inspector,
+            )
+        finally:
+            publisher.close()
+            state_manager.close()
+            manifest_manager.close()
+
+
+def validate_import_artifact(env: dict[str, str], artifact_path: str) -> None:
+    """Проверяет артефакт и настройки import до записи в Kafka."""
+    with _patched_environ(env):
+        config = Config()
+        artifact = load_startup_history_artifact(artifact_path)
+        validate_startup_history_artifact(artifact, expected_config=config)
+
+
+def load_manifest_from_kafka(
+    kafka_bootstrap_servers: str = KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS,
+) -> dict:
+    """Читает manifest стартовой истории из compact-топика."""
+    manager = KafkaStartupHistoryManifest(kafka_bootstrap_servers)
+    try:
+        manifest = manager.load()
+    finally:
+        manager.close()
+    if not manifest:
+        raise RuntimeError("Manifest стартовой истории не найден в Kafka.")
+    return manifest
+
+
+def load_state_from_kafka(
+    kafka_bootstrap_servers: str = KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS,
+):
+    """Читает state генератора из compact-топика."""
+    manager = KafkaStateManager(kafka_bootstrap_servers)
+    try:
+        return manager.load()
+    finally:
+        manager.close()
+
+
+def assert_clickhouse_matches_manifest(manifest: dict, clickhouse_hook) -> None:
+    """Сверяет контрольные числа ClickHouse с manifest."""
+    model_t0 = _clickhouse_datetime_literal(str(manifest["model_t0"]))
+    model_t_end = _clickhouse_datetime_literal(str(manifest["model_t_end"]))
+    result = clickhouse_hook.execute(
+        CLICKHOUSE_STATS_SQL.format(model_t0=model_t0, model_t_end=model_t_end)
+    )
+    if not result:
+        raise RuntimeError("ClickHouse не вернул контрольные числа.")
+    row = result[0]
+    stats = {
+        "events": str(row[0]),
+        "visits": str(row[1]),
+        "users": str(row[2]),
+        "min_event_timestamp": str(row[3]),
+        "max_event_timestamp": str(row[4]),
+    }
+    mismatches = compare_clickhouse_stats_to_manifest(manifest, stats)
+    if mismatches:
+        raise RuntimeError(
+            "ClickHouse расходится с manifest: " + ", ".join(mismatches)
+        )
+
+
+def target_dag_trigger_error(dag_id: str, dag_model) -> str | None:
+    """Возвращает причину, почему зависимый DAG нельзя запускать."""
+    if dag_model is None:
+        return (
+            f"DAG {dag_id} ещё не найден Airflow. Подождите парсинга DAG-файлов "
+            "или перезапустите Airflow через make up."
+        )
+    if dag_model.is_paused:
+        return (
+            f"DAG {dag_id} стоит на паузе: снимите паузу в Airflow UI, "
+            "затем повторите generator_control."
+        )
+    return None
+
+
+def default_artifact_path(operation: str) -> str:
+    """Возвращает путь артефакта по умолчанию в общем томе data."""
+    filename = (
+        "startup-history-import.json"
+        if operation == "import"
+        else "startup-history.json"
+    )
+    return str(Path(AIRFLOW_DATA_DIR) / filename)
+
+
+@contextmanager
+def _patched_environ(env: dict[str, str]) -> Iterator[None]:
+    old_values = {key: os.environ.get(key) for key in env}
+    os.environ.update(env)
+    try:
+        yield
+    finally:
+        for key, value in old_values.items():
+            if value is None:
+                os.environ.pop(key, None)
+            else:
+                os.environ[key] = value
+
+
+def _clickhouse_datetime_literal(value: str) -> str:
+    normalized = value.replace("T", " ").removesuffix("Z")
+    if len(normalized) >= 6 and normalized[-6] in "+-" and normalized[-3] == ":":
+        normalized = normalized[:-6]
+    return normalized

generator/src/clickstream_generator/config.py

@@ -0,0 +1,164 @@
+"""Конфигурация генератора из переменных окружения."""
+
+import os
+from dataclasses import dataclass, field
+from datetime import datetime, timezone
+from pathlib import Path
+from zoneinfo import ZoneInfo, ZoneInfoNotFoundError
+
+
+def _parse_model_timestamp(value: str) -> datetime:
+    """Разбирает ISO-метку модельного времени и нормализует её к UTC."""
+    normalized = value.replace("Z", "+00:00")
+    timestamp = datetime.fromisoformat(normalized)
+    if timestamp.tzinfo is None:
+        raise ValueError("GEN_MODEL_T0 must include timezone")
+    return timestamp.astimezone(timezone.utc)
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class Config:
+    """Конфигурация генератора из переменных окружения."""
+
+    kafka_bootstrap_servers: str = field(
+        default_factory=lambda: os.getenv("KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS", "kafka:29092")
+    )
+    tick_seconds: int = field(
+        default_factory=lambda: int(os.getenv("GEN_TICK_SECONDS", "5"))
+    )
+    lambda_base_per_min: int = field(
+        default_factory=lambda: int(os.getenv("GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN", "30"))
+    )
+    jitter_pct: int = field(
+        default_factory=lambda: int(os.getenv("GEN_JITTER_PCT", "20"))
+    )
+    min_events_per_tick: int = field(
+        default_factory=lambda: int(os.getenv("GEN_MIN_EVENTS_PER_TICK", "1"))
+    )
+    max_events_per_tick: int = field(
+        default_factory=lambda: int(os.getenv("GEN_MAX_EVENTS_PER_TICK", "50"))
+    )
+    max_session_events: int = field(
+        default_factory=lambda: int(os.getenv("GEN_MAX_SESSION_EVENTS", "30"))
+    )
+    max_active_sessions: int = field(
+        default_factory=lambda: int(os.getenv("GEN_MAX_ACTIVE_SESSIONS", "200"))
+    )
+    population_max: int = field(
+        default_factory=lambda: int(os.getenv("GEN_POPULATION_MAX", "300"))
+    )
+    p_new_user: float = field(
+        default_factory=lambda: float(os.getenv("GEN_P_NEW_USER", "0.15"))
+    )
+    min_return_minutes: int = field(
+        default_factory=lambda: int(os.getenv("GEN_MIN_RETURN_MINUTES", "30"))
+    )
+    data_dir: Path = field(
+        default_factory=lambda: Path(os.getenv("GEN_DATA_DIR", "/data"))
+    )
+    seed: int | None = field(
+        default_factory=lambda: int(os.getenv("GEN_SEED"))
+        if os.getenv("GEN_SEED")
+        else None
+    )
+    enabled: bool = field(
+        default_factory=lambda: os.getenv("GEN_ENABLED", "true").lower() == "true"
+    )
+    metrics_port: int = field(
+        default_factory=lambda: int(os.getenv("GEN_METRICS_PORT", "9109"))
+    )
+    metrics_enabled: bool = field(
+        default_factory=lambda: os.getenv("GEN_METRICS_ENABLED", "true").lower()
+        == "true"
+    )
+    state_enabled: bool = field(
+        default_factory=lambda: os.getenv("GEN_STATE_ENABLED", "true").lower() == "true"
+    )
+    state_reset: bool = field(
+        default_factory=lambda: os.getenv("GEN_STATE_RESET", "false").lower() == "true"
+    )
+    model_t0: datetime = field(
+        default_factory=lambda: _parse_model_timestamp(
+            os.getenv("GEN_MODEL_T0", "2026-01-01T00:00:00+00:00")
+        )
+    )
+    model_t_end: datetime | None = field(
+        default_factory=lambda: _parse_optional_model_timestamp(
+            os.getenv("GEN_MODEL_T_END")
+        )
+    )
+    model_timezone: str = field(
+        default_factory=lambda: os.getenv("GEN_MODEL_TIMEZONE", "UTC")
+    )
+    model_time_speed: float = field(
+        default_factory=lambda: float(os.getenv("GEN_MODEL_TIME_SPEED", "1"))
+    )
+    run_mode: str = field(
+        default_factory=lambda: os.getenv("GEN_RUN_MODE", "live")
+    )
+    startup_history_artifact: Path | None = field(
+        default_factory=lambda: Path(os.getenv("GEN_STARTUP_HISTORY_ARTIFACT"))
+        if os.getenv("GEN_STARTUP_HISTORY_ARTIFACT")
+        else None
+    )
+    launch_profile: str = field(
+        default_factory=lambda: os.getenv("GEN_LAUNCH_PROFILE", "ci")
+    )
+
+    def __post_init__(self):
+        if self.tick_seconds < 1:
+            raise ValueError("GEN_TICK_SECONDS must be >= 1")
+        if self.lambda_base_per_min < 1:
+            raise ValueError("GEN_LAMBDA_BASE_PER_MIN must be >= 1")
+        if self.max_session_events < 1:
+            raise ValueError("GEN_MAX_SESSION_EVENTS must be >= 1")
+        if self.max_active_sessions < 1:
+            raise ValueError("GEN_MAX_ACTIVE_SESSIONS must be >= 1")
+        if self.population_max < 1:
+            raise ValueError("GEN_POPULATION_MAX must be >= 1")
+        if not 0 <= self.p_new_user <= 1:
+            raise ValueError("GEN_P_NEW_USER must be between 0 and 1")
+        if self.min_return_minutes < 0:
+            raise ValueError("GEN_MIN_RETURN_MINUTES must be >= 0")
+        if self.max_active_sessions >= self.population_max:
+            raise ValueError("GEN_MAX_ACTIVE_SESSIONS must be < GEN_POPULATION_MAX")
+        if not self.data_dir.exists():
+            raise ValueError(f"Data directory does not exist: {self.data_dir}")
+        if self.model_t0.tzinfo is None:
+            raise ValueError("GEN_MODEL_T0 must include timezone")
+        object.__setattr__(
+            self,
+            "model_t0",
+            self.model_t0.astimezone(timezone.utc),
+        )
+        try:
+            ZoneInfo(self.model_timezone)
+        except ZoneInfoNotFoundError as e:
+            raise ValueError(f"Unknown GEN_MODEL_TIMEZONE: {self.model_timezone}") from e
+        if self.model_time_speed <= 0:
+            raise ValueError("GEN_MODEL_TIME_SPEED must be > 0")
+        if self.run_mode not in {"live", "backfill", "next-day"}:
+            raise ValueError("GEN_RUN_MODE должен быть live, backfill или next-day")
+        if self.model_t_end is not None:
+            object.__setattr__(
+                self,
+                "model_t_end",
+                self.model_t_end.astimezone(timezone.utc),
+            )
+        if self.run_mode == "backfill":
+            if self.model_t_end is None:
+                raise ValueError("GEN_MODEL_T_END is required for backfill")
+            if self.model_t_end <= self.model_t0:
+                raise ValueError("GEN_MODEL_T_END must be after GEN_MODEL_T0")
+        if self.run_mode == "next-day":
+            if self.model_t_end is None:
+                raise ValueError("для next-day требуется GEN_MODEL_T_END")
+            if self.model_t_end <= self.model_t0:
+                raise ValueError("GEN_MODEL_T_END должен быть позже GEN_MODEL_T0")
+
+
+def _parse_optional_model_timestamp(value: str | None) -> datetime | None:
+    """Разбирает необязательную ISO-метку модельного времени."""
+    if not value:
+        return None
+    return _parse_model_timestamp(value)

generator/src/clickstream_generator/dictionary.py

@@ -0,0 +1,65 @@
+"""Загрузка и индексация исходных JSONL-событий."""
+
+import json
+import logging
+from dataclasses import dataclass, field
+from pathlib import Path
+from typing import Any
+
+
+logger = logging.getLogger("generator")
+
+
+@dataclass
+class EventDictionary:
+    """Базовый словарь событий из JSONL файлов."""
+
+    browser_events: list[dict[str, Any]]
+    location_events: list[dict[str, Any]]
+    device_events: list[dict[str, Any]]
+    geo_events: list[dict[str, Any]]
+    browser_by_click_id: dict[str, list[dict]] = field(default_factory=dict)
+    location_by_event_id: dict[str, dict] = field(default_factory=dict)
+    device_by_click_id: dict[str, dict] = field(default_factory=dict)
+    geo_by_click_id: dict[str, dict] = field(default_factory=dict)
+
+    def __post_init__(self):
+        for browser in self.browser_events:
+            self.browser_by_click_id.setdefault(browser["click_id"], []).append(browser)
+        for loc in self.location_events:
+            self.location_by_event_id[loc["event_id"]] = loc
+        for dev in self.device_events:
+            self.device_by_click_id[dev["click_id"]] = dev
+        for geo in self.geo_events:
+            self.geo_by_click_id[geo["click_id"]] = geo
+
+    @classmethod
+    def load(cls, data_dir: Path) -> "EventDictionary":
+        """Загружает события из JSONL файлов."""
+        logger.info(f"Loading event dictionary from {data_dir}")
+
+        def load_jsonl(filename: str) -> list[dict]:
+            path = data_dir / filename
+            events = []
+            with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
+                for line in f:
+                    line = line.strip()
+                    if line:
+                        events.append(json.loads(line))
+            logger.info(f"  Loaded {len(events)} events from {filename}")
+            return events
+
+        browser_events = load_jsonl("browser_events.jsonl")
+        location_events = load_jsonl("location_events.jsonl")
+        device_events = load_jsonl("device_events.jsonl")
+        geo_events = load_jsonl("geo_events.jsonl")
+
+        if not browser_events:
+            raise ValueError("browser_events.jsonl is empty or missing")
+
+        return cls(
+            browser_events=browser_events,
+            location_events=location_events,
+            device_events=device_events,
+            geo_events=geo_events,
+        )

generator/src/clickstream_generator/generation.py

@@ -0,0 +1,256 @@
+"""Чистая генеративная модель визита."""
+
+import math
+import random
+import uuid
+from datetime import datetime, timedelta, timezone
+from typing import Any
+
+from clickstream_generator.config import Config
+from clickstream_generator.dictionary import EventDictionary
+from clickstream_generator.intensity import calculate_events_count, hour_factor
+
+
+PAGE_START_DISTRIBUTION = [
+    ("/home", 0.59),
+    ("/product_a", 0.20),
+    ("/product_b", 0.14),
+    ("/cart", 0.04),
+    ("/payment", 0.02),
+    ("/confirmation", 0.01),
+]
+
+PAGE_TRANSITIONS = {
+    "/home": [
+        ("/home", 0.41),
+        ("/product_a", 0.28),
+        ("/product_b", 0.18),
+        ("/cart", 0.04),
+        (None, 0.09),
+    ],
+    "/product_a": [
+        ("/home", 0.34),
+        ("/product_a", 0.13),
+        ("/product_b", 0.18),
+        ("/cart", 0.27),
+        (None, 0.08),
+    ],
+    "/product_b": [
+        ("/home", 0.36),
+        ("/product_a", 0.15),
+        ("/product_b", 0.15),
+        ("/cart", 0.27),
+        (None, 0.07),
+    ],
+    "/cart": [
+        ("/home", 0.20),
+        ("/product_a", 0.12),
+        ("/product_b", 0.10),
+        ("/cart", 0.11),
+        ("/payment", 0.42),
+        (None, 0.05),
+    ],
+    "/payment": [
+        ("/home", 0.12),
+        ("/cart", 0.24),
+        ("/payment", 0.14),
+        ("/confirmation", 0.38),
+        (None, 0.12),
+    ],
+    "/confirmation": [
+        ("/home", 0.37),
+        ("/product_a", 0.15),
+        ("/product_b", 0.10),
+        ("/confirmation", 0.05),
+        (None, 0.33),
+    ],
+}
+
+
+# Калибровочный ориентир из профиля сида: средний визит около 10 событий.
+# Тиковый слой использует это число, чтобы переводить событийный бюджет в
+# рождения визитов; тесты ниже защищают фактическую длину визита от дрейфа.
+EXPECTED_VISIT_EVENTS = 10.0
+
+
+class EventGenerator:
+    """Генератор одного связанного визита."""
+
+    def __init__(self, dictionary: EventDictionary, config: Config):
+        self.dictionary = dictionary
+        self.config = config
+        self.rng = random.Random(config.seed)
+
+    def _new_uuid(self) -> str:
+        """Генерирует новый UUID."""
+        return str(uuid.UUID(int=self.rng.getrandbits(128), version=4))
+
+    def _current_timestamp(self) -> str:
+        """Возвращает текущую метку времени в формате JSONL."""
+        return datetime.now(timezone.utc).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
+
+    def _format_timestamp(self, timestamp: datetime) -> str:
+        """Форматирует запланированную метку времени для JSONL."""
+        return timestamp.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
+
+    def _weighted_choice(self, choices: list[tuple[Any, float]]) -> Any:
+        """Разыгрывает значение по списку весов."""
+        point = self.rng.random()
+        cumulative = 0.0
+        for value, weight in choices:
+            cumulative += weight
+            if point < cumulative:
+                return value
+        return choices[-1][0]
+
+    def _generate_visit_path(self, max_events: int, min_events: int = 1) -> list[str]:
+        """Генерирует путь визита по страницам с защитой от бесконечных петель."""
+        page = self._weighted_choice(PAGE_START_DISTRIBUTION)
+        path = []
+
+        while page is not None and len(path) < max_events:
+            path.append(page)
+            page = self._weighted_choice(PAGE_TRANSITIONS[page])
+
+        while len(path) < min_events and len(path) < max_events:
+            transitions = [
+                (next_page, weight)
+                for next_page, weight in PAGE_TRANSITIONS[path[-1]]
+                if next_page is not None
+            ]
+            path.append(self._weighted_choice(transitions))
+
+        return path
+
+    def _visit_pause_seconds(self) -> float:
+        """Разыгрывает паузу между событиями визита."""
+        pause = self.rng.lognormvariate(math.log(20.0), 0.9)
+        return max(1.0, min(pause, 29 * 60.0))
+
+    def _hour_factor(self, now: datetime | None = None) -> float:
+        """Совместимый wrapper над расчётом часового коэффициента."""
+        return hour_factor(now or self.config.model_t0, self.config.model_timezone)
+
+    def _calculate_events_count(self, now: datetime | None = None) -> int:
+        """Совместимый wrapper над расчётом событийного бюджета."""
+        return calculate_events_count(self.config, self.rng, now=now)
+
+    def generate_batch(
+        self,
+        batch_size: int,
+        planned_start_at: datetime | None = None,
+        user_profile: dict[str, dict] | None = None,
+    ) -> dict[str, list[dict]]:
+        """Генерирует один визит с сохранением связей."""
+        batch, _base_click_id = self.generate_visit_batch(
+            batch_size,
+            planned_start_at=planned_start_at,
+            user_profile=user_profile,
+        )
+        return batch
+
+    def generate_visit_batch(
+        self,
+        batch_size: int,
+        planned_start_at: datetime | None = None,
+        user_profile: dict[str, dict] | None = None,
+    ) -> tuple[dict[str, list[dict]], str | None]:
+        """Генерирует визит и возвращает click_id донора фактуры."""
+        if not self.dictionary.browser_events:
+            return {
+                "browser_events": [],
+                "location_events": [],
+                "device_events": [],
+                "geo_events": [],
+            }, None
+
+        batch = {
+            "browser_events": [],
+            "location_events": [],
+            "device_events": [],
+            "geo_events": [],
+        }
+
+        if batch_size <= 0:
+            return batch, None
+
+        max_visit_events = min(batch_size, self.config.max_session_events)
+        min_visit_events = min(2, max_visit_events)
+        visit_path = self._generate_visit_path(max_visit_events, min_visit_events)
+
+        visit_candidates = [
+            click_id for click_id, browser_events in self.dictionary.browser_by_click_id.items()
+            if (
+                len(browser_events) >= len(visit_path)
+                and click_id in self.dictionary.device_by_click_id
+                and click_id in self.dictionary.geo_by_click_id
+                and all(
+                    event["event_id"] in self.dictionary.location_by_event_id
+                    for event in browser_events[:len(visit_path)]
+                )
+            )
+        ]
+        if visit_candidates:
+            base_click_id = self.rng.choice(visit_candidates)
+            base_browser_events = self.dictionary.browser_by_click_id[base_click_id][:len(visit_path)]
+        else:
+            base_browser = self.rng.choice(self.dictionary.browser_events)
+            # Запасная ветка тоже восстановима: state хранит донора, а индекс идёт по кругу.
+            base_click_id = base_browser["click_id"]
+            source_events = self.dictionary.browser_by_click_id[base_click_id]
+            if not all(
+                event["event_id"] in self.dictionary.location_by_event_id
+                for event in source_events
+            ):
+                raise ValueError(f"Fixture base_click_id has incomplete locations: {base_click_id}")
+            base_browser_events = [
+                source_events[event_index % len(source_events)]
+                for event_index in range(len(visit_path))
+            ]
+
+        base_device = (
+            user_profile["device"]
+            if user_profile is not None
+            else self.dictionary.device_by_click_id.get(base_click_id)
+        )
+        base_geo = (
+            user_profile["geo"]
+            if user_profile is not None
+            else self.dictionary.geo_by_click_id.get(base_click_id)
+        )
+        new_click_id = self._new_uuid()
+        planned_timestamp = planned_start_at or datetime.now(timezone.utc)
+        if planned_timestamp.tzinfo is not None:
+            planned_timestamp = planned_timestamp.astimezone(timezone.utc).replace(tzinfo=None)
+
+        for base_browser, page_url_path in zip(base_browser_events, visit_path):
+            base_location = self.dictionary.location_by_event_id.get(base_browser["event_id"])
+            new_event_id = self._new_uuid()
+            new_timestamp = self._format_timestamp(planned_timestamp)
+
+            browser_event = {
+                **base_browser,
+                "event_id": new_event_id,
+                "click_id": new_click_id,
+                "event_timestamp": new_timestamp,
+            }
+            batch["browser_events"].append(browser_event)
+
+            if base_location:
+                location_event = {
+                    **base_location,
+                    "event_id": new_event_id,
+                    "page_url": f"http://www.dummywebsite.com{page_url_path}",
+                    "page_url_path": page_url_path,
+                }
+                batch["location_events"].append(location_event)
+
+            if base_device:
+                batch["device_events"].append({**base_device, "click_id": new_click_id})
+
+            if base_geo:
+                batch["geo_events"].append({**base_geo, "click_id": new_click_id})
+
+            planned_timestamp += timedelta(seconds=self._visit_pause_seconds())
+
+        return batch, base_click_id

generator/src/clickstream_generator/intensity.py

@@ -0,0 +1,65 @@
+"""Расчёт событийного бюджета тика."""
+
+import math
+import random
+from datetime import datetime
+from zoneinfo import ZoneInfo
+
+from clickstream_generator.config import Config
+
+
+POISSON_KNUTH_MAX_LAMBDA = 100.0
+
+
+def hour_factor(now: datetime | None = None, model_timezone: str = "UTC") -> float:
+    """Возвращает коэффициент интенсивности в зависимости от часа дня."""
+    current = now
+    if current is None:
+        raise ValueError("now is required for hour_factor")
+    if current.tzinfo is None:
+        current = current.replace(tzinfo=ZoneInfo("UTC"))
+    current = current.astimezone(ZoneInfo(model_timezone))
+    hour = current.hour
+    if 9 <= hour <= 18:
+        return 1.2
+    if 0 <= hour <= 5:
+        return 0.7
+    return 1.0
+
+
+def _sample_poisson(lambda_tick: float, rng: random.Random) -> int:
+    """Разыгрывает Poisson без underflow на больших λ."""
+    if lambda_tick >= POISSON_KNUTH_MAX_LAMBDA:
+        return max(0, round(rng.gauss(lambda_tick, math.sqrt(lambda_tick))))
+
+    count = 0
+    threshold = math.exp(-lambda_tick)
+    product = 1.0
+    while product > threshold:
+        product *= rng.random()
+        count += 1
+    return count - 1
+
+
+def calculate_events_count(
+    config: Config,
+    rng: random.Random,
+    now: datetime | None = None,
+) -> int:
+    """Вычисляет количество событий для текущего тика (Poisson + jitter)."""
+    model_time = now or config.model_t0
+    factor = hour_factor(model_time, config.model_timezone)
+    lambda_minute = config.lambda_base_per_min * factor
+    model_tick_seconds = config.tick_seconds * config.model_time_speed
+    lambda_tick = lambda_minute * (model_tick_seconds / 60.0)
+
+    count = _sample_poisson(lambda_tick, rng)
+
+    if config.jitter_pct > 0:
+        jitter_factor = 1.0 + rng.uniform(
+            -config.jitter_pct / 100.0,
+            config.jitter_pct / 100.0,
+        )
+        count = int(count * jitter_factor)
+
+    return max(config.min_events_per_tick, min(count, config.max_events_per_tick))

generator/src/clickstream_generator/kafka_io.py

@@ -0,0 +1,530 @@
+"""Kafka-интеграция генератора."""
+
+import json
+import logging
+import sys
+import time
+from dataclasses import dataclass
+from datetime import datetime
+
+from clickstream_generator.metrics import METRICS_ERRORS_TOTAL, METRICS_EVENTS_TOTAL
+from clickstream_generator.state import GeneratorState
+from clickstream_generator.state import UnsupportedStateVersionError
+
+
+logger = logging.getLogger("generator")
+DATA_TOPICS = ("browser_events", "location_events", "device_events", "geo_events")
+
+_kafka_imported = False
+KafkaProducer = None
+KafkaError = None
+
+
+def _import_kafka():
+    """Лениво импортирует Kafka-клиент, чтобы тесты могли работать без Kafka."""
+    global _kafka_imported, KafkaProducer, KafkaError
+    if not _kafka_imported:
+        from kafka import KafkaProducer
+        from kafka.errors import KafkaError
+        _kafka_imported = True
+    return KafkaProducer, KafkaError
+
+
+def _with_retry(operation, max_retries: int = 5, base_delay: float = 1.0, max_delay: float = 30.0):
+    """Выполняет операцию с экспоненциальным backoff."""
+    last_exception = None
+    for attempt in range(max_retries):
+        try:
+            return operation()
+        except Exception as e:
+            last_exception = e
+            if attempt < max_retries - 1:
+                delay = min(base_delay * (2 ** attempt), max_delay)
+                logger.warning(
+                    f"Operation failed (attempt {attempt + 1}/{max_retries}): "
+                    f"{e}. Retrying in {delay:.1f}s..."
+                )
+                time.sleep(delay)
+            else:
+                logger.error(f"Operation failed after {max_retries} attempts: {e}")
+                raise last_exception
+
+
+def _facade_attr(name: str, fallback):
+    """Берёт совместимый mock из фасада generator, если тест его подменил."""
+    facade = sys.modules.get("generator")
+    return getattr(facade, name, fallback) if facade else fallback
+
+
+def _retry(operation, **kwargs):
+    return _facade_attr("_with_retry", _with_retry)(operation, **kwargs)
+
+
+def _kafka_importer():
+    return _facade_attr("_import_kafka", _import_kafka)
+
+
+def kafka_event_value_json(event: dict) -> str:
+    """Возвращает JSON value ровно в формате Kafka producer генератора."""
+    return json.dumps(event)
+
+
+def kafka_event_value_bytes(event: dict) -> bytes:
+    """Возвращает Kafka value bytes для события генератора."""
+    return kafka_event_value_json(event).encode("utf-8")
+
+
+@dataclass
+class BatchRecord:
+    """Запись об отправленном батче."""
+
+    batch_id: str
+    started_at: datetime
+    finished_at: datetime
+    sent_total: int
+    sent_browser: int
+    sent_location: int
+    sent_device: int
+    sent_geo: int
+    status: str
+    error_message: str | None = None
+
+    def to_dict(self) -> dict:
+        """Конвертирует в словарь для сериализации."""
+        return {
+            "batch_id": self.batch_id,
+            "started_at": self.started_at.isoformat(),
+            "finished_at": self.finished_at.isoformat(),
+            "sent_total": self.sent_total,
+            "sent_browser": self.sent_browser,
+            "sent_location": self.sent_location,
+            "sent_device": self.sent_device,
+            "sent_geo": self.sent_geo,
+            "status": self.status,
+            "error_message": self.error_message,
+        }
+
+
+class KafkaStateManager:
+    """Управление состоянием генератора в Kafka compact topic."""
+
+    STATE_TOPIC = "generator_state"
+    STATE_KEY = "default"
+
+    def __init__(self, bootstrap_servers: str):
+        self.bootstrap_servers = bootstrap_servers
+        KafkaProducerCls, _ = _kafka_importer()()
+
+        logger.info(f"Connecting to Kafka for state management at {self.bootstrap_servers}")
+        self.producer = KafkaProducerCls(
+            bootstrap_servers=self.bootstrap_servers,
+            value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode("utf-8"),
+            key_serializer=lambda k: k.encode("utf-8") if k else None,
+            retries=3,
+            retry_backoff_ms=1000,
+        )
+        logger.info("Connected to Kafka for state management successfully")
+
+    def save(self, state: GeneratorState) -> None:
+        """Сохраняет состояние в топик."""
+        value = state.to_dict()
+
+        def _do_send():
+            self.producer.send(self.STATE_TOPIC, key=self.STATE_KEY, value=value)
+
+        _retry(_do_send, max_retries=3, base_delay=0.5)
+
+    def flush(self) -> None:
+        """Сбрасывает буфер с retry."""
+        def _do_flush():
+            self.producer.flush()
+
+        _retry(_do_flush, max_retries=3, base_delay=0.5)
+
+    def close(self) -> None:
+        """Закрывает соединение."""
+        try:
+            self.producer.close()
+        except Exception as e:
+            logger.debug(f"Error closing producer (ignored): {e}")
+
+    def load(self) -> GeneratorState | None:
+        """Загружает последнее состояние из топика."""
+        from kafka import KafkaConsumer
+
+        logger.info(f"Loading state from topic {self.STATE_TOPIC}")
+
+        def _do_load():
+            consumer = KafkaConsumer(
+                self.STATE_TOPIC,
+                bootstrap_servers=self.bootstrap_servers,
+                auto_offset_reset="earliest",
+                enable_auto_commit=False,
+                consumer_timeout_ms=5000,
+                value_deserializer=lambda v: json.loads(v.decode("utf-8")),
+            )
+
+            last_state = None
+            for message in consumer:
+                if message.key and message.key.decode("utf-8") == self.STATE_KEY:
+                    last_state = message.value
+
+            consumer.close()
+            return last_state
+
+        try:
+            last_state = _retry(_do_load, max_retries=3, base_delay=0.5)
+
+            if last_state:
+                logger.info(
+                    f"Restored state: tick={last_state.get('tick')}, "
+                    f"last_batch_id={last_state.get('last_batch_id')}"
+                )
+                try:
+                    restored = GeneratorState.from_dict(last_state)
+                except UnsupportedStateVersionError:
+                    logger.error(
+                        "Unsupported generator state version %s",
+                        last_state.get("version", "1.0"),
+                    )
+                    raise
+                except ValueError:
+                    logger.warning("State data was invalid, starting fresh")
+                    return None
+                return restored
+
+            logger.info("No previous state found, starting fresh")
+            return None
+
+        except UnsupportedStateVersionError:
+            raise
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Failed to load state: {e}, starting fresh")
+            return None
+
+
+class KafkaStartupHistoryManifest:
+    """Хранение манифеста стартовой истории в Kafka compact topic."""
+
+    MANIFEST_TOPIC = "generator_startup_history_manifest"
+    MANIFEST_KEY = "default"
+
+    def __init__(self, bootstrap_servers: str):
+        self.bootstrap_servers = bootstrap_servers
+        KafkaProducerCls, _ = _kafka_importer()()
+
+        logger.info(
+            f"Connecting to Kafka for startup history manifest at {self.bootstrap_servers}"
+        )
+        self.producer = KafkaProducerCls(
+            bootstrap_servers=self.bootstrap_servers,
+            value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode("utf-8"),
+            key_serializer=lambda k: k.encode("utf-8") if k else None,
+            retries=3,
+            retry_backoff_ms=1000,
+        )
+        logger.info("Connected to Kafka for startup history manifest successfully")
+
+    def save(self, manifest: dict) -> None:
+        """Сохраняет манифест стартовой истории."""
+        def _do_send():
+            self.producer.send(
+                self.MANIFEST_TOPIC,
+                key=self.MANIFEST_KEY,
+                value=manifest,
+            )
+
+        _retry(_do_send, max_retries=3, base_delay=0.5)
+
+    def flush(self) -> None:
+        """Сбрасывает буфер с retry."""
+        def _do_flush():
+            self.producer.flush()
+
+        _retry(_do_flush, max_retries=3, base_delay=0.5)
+
+    def close(self) -> None:
+        """Закрывает соединение."""
+        try:
+            self.producer.close()
+        except Exception as e:
+            logger.debug(f"Error closing manifest producer (ignored): {e}")
+
+    def load(self) -> dict | None:
+        """Загружает последний манифест стартовой истории."""
+        from kafka import KafkaConsumer
+
+        logger.info(f"Loading startup history manifest from topic {self.MANIFEST_TOPIC}")
+
+        def _do_load():
+            consumer = KafkaConsumer(
+                self.MANIFEST_TOPIC,
+                bootstrap_servers=self.bootstrap_servers,
+                auto_offset_reset="earliest",
+                enable_auto_commit=False,
+                consumer_timeout_ms=5000,
+                value_deserializer=lambda v: json.loads(v.decode("utf-8")),
+            )
+
+            last_manifest = None
+            for message in consumer:
+                if message.key and message.key.decode("utf-8") == self.MANIFEST_KEY:
+                    last_manifest = message.value
+
+            consumer.close()
+            return last_manifest
+
+        try:
+            return _retry(_do_load, max_retries=3, base_delay=0.5)
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Failed to load startup history manifest: {e}")
+            return None
+
+
+class KafkaDataTopicReader:
+    """Читает устойчивый снимок data-топиков для накопительного manifest."""
+
+    def __init__(self, bootstrap_servers: str):
+        self.bootstrap_servers = bootstrap_servers
+
+    def load(self) -> dict[str, list[dict]]:
+        """Возвращает все события data-топиков после остановки live-потока."""
+        from kafka import KafkaConsumer, TopicPartition
+
+        consumer = KafkaConsumer(
+            bootstrap_servers=self.bootstrap_servers,
+            enable_auto_commit=False,
+            value_deserializer=lambda value: json.loads(value.decode("utf-8")),
+        )
+        topics = {topic: [] for topic in DATA_TOPICS}
+        try:
+            partitions = []
+            for topic in DATA_TOPICS:
+                topic_partitions = consumer.partitions_for_topic(topic) or set()
+                partitions.extend(
+                    TopicPartition(topic, partition)
+                    for partition in topic_partitions
+                )
+            if not partitions:
+                return topics
+
+            consumer.assign(partitions)
+            consumer.seek_to_beginning(*partitions)
+            end_offsets = consumer.end_offsets(partitions)
+            empty_polls = 0
+            while any(
+                consumer.position(partition) < end_offsets[partition]
+                for partition in partitions
+            ):
+                records = consumer.poll(timeout_ms=1000)
+                if not records:
+                    empty_polls += 1
+                    if empty_polls >= 5:
+                        raise RuntimeError(
+                            "не удалось дочитать data-топики до зафиксированных "
+                            "конечных смещений"
+                        )
+                    continue
+                empty_polls = 0
+                for partition, messages in records.items():
+                    for message in messages:
+                        if (
+                            message.offset < end_offsets[partition]
+                            and message.value is not None
+                        ):
+                            topics[message.topic].append(message.value)
+        finally:
+            consumer.close()
+        return topics
+
+
+def ensure_topics(bootstrap_servers: str) -> None:
+    """Создаёт служебные топики, если их ещё нет."""
+    from kafka import KafkaAdminClient
+    from kafka.admin import NewTopic
+    from kafka.errors import TopicAlreadyExistsError
+
+    def _create_topics():
+        admin_client = KafkaAdminClient(bootstrap_servers=bootstrap_servers)
+        try:
+            history_topic = NewTopic(
+                name=KafkaBatchHistory.HISTORY_TOPIC,
+                num_partitions=1,
+                replication_factor=1,
+            )
+            state_topic = NewTopic(
+                name=KafkaStateManager.STATE_TOPIC,
+                num_partitions=1,
+                replication_factor=1,
+                topic_configs={
+                    "cleanup.policy": "compact",
+                    "min.cleanable.dirty.ratio": "0.1",
+                    "delete.retention.ms": "100",
+                },
+            )
+            manifest_topic = NewTopic(
+                name=KafkaStartupHistoryManifest.MANIFEST_TOPIC,
+                num_partitions=1,
+                replication_factor=1,
+                topic_configs={
+                    "cleanup.policy": "compact",
+                    "min.cleanable.dirty.ratio": "0.1",
+                    "delete.retention.ms": "100",
+                },
+            )
+
+            for topic in [history_topic, state_topic, manifest_topic]:
+                try:
+                    admin_client.create_topics([topic])
+                    logger.info(f"Created topic: {topic.name}")
+                except TopicAlreadyExistsError:
+                    logger.debug(f"Topic already exists: {topic.name}")
+        finally:
+            admin_client.close()
+
+    _retry(_create_topics, max_retries=5, base_delay=1.0)
+
+
+class KafkaBatchHistory:
+    """Хранение истории batch в Kafka."""
+
+    HISTORY_TOPIC = "generator_batch_history"
+
+    def __init__(self, bootstrap_servers: str):
+        self.bootstrap_servers = bootstrap_servers
+        self.producer = None
+        self._connect()
+
+    def _connect(self):
+        """Устанавливает соединение с Kafka с retry."""
+        KafkaProducerCls, _ = _kafka_importer()()
+
+        def _do_connect():
+            logger.info(f"Connecting to Kafka for history at {self.bootstrap_servers}")
+            self.producer = KafkaProducerCls(
+                bootstrap_servers=self.bootstrap_servers,
+                value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode("utf-8"),
+                key_serializer=lambda k: k.encode("utf-8") if k else None,
+                retries=3,
+                retry_backoff_ms=1000,
+            )
+            logger.info("Connected to Kafka for history successfully")
+
+        _retry(_do_connect, max_retries=5, base_delay=1.0)
+
+    def add(self, record: BatchRecord):
+        """Добавляет запись в историю."""
+        key = record.batch_id
+        value = record.to_dict()
+
+        def _do_send():
+            self.producer.send(self.HISTORY_TOPIC, key=key, value=value)
+
+        try:
+            _retry(_do_send, max_retries=3, base_delay=0.5)
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Failed to send history record after retries: {e}, attempting reconnect")
+            self._connect()
+            _retry(_do_send, max_retries=2, base_delay=0.5)
+
+    def flush(self):
+        """Сбрасывает буфер с retry."""
+        def _do_flush():
+            self.producer.flush()
+
+        _retry(_do_flush, max_retries=3, base_delay=0.5)
+
+    def close(self):
+        """Закрывает соединение."""
+        try:
+            if self.producer:
+                self.producer.close()
+        except Exception as e:
+            logger.debug(f"Error closing history producer (ignored): {e}")
+
+
+class KafkaPublisher:
+    """Публикация событий в Kafka с retry и реконнектом."""
+
+    def __init__(self, bootstrap_servers: str):
+        self.bootstrap_servers = bootstrap_servers
+        self.producer = None
+        self._connect()
+
+    def _connect(self):
+        """Устанавливает соединение с Kafka с retry."""
+        KafkaProducerCls, _ = _kafka_importer()()
+
+        def _do_connect():
+            logger.info(f"Connecting to Kafka at {self.bootstrap_servers}")
+            self.producer = KafkaProducerCls(
+                bootstrap_servers=self.bootstrap_servers,
+                value_serializer=kafka_event_value_bytes,
+                key_serializer=lambda k: k.encode("utf-8") if k else None,
+                batch_size=16384,
+                linger_ms=100,
+                retries=3,
+                retry_backoff_ms=1000,
+            )
+            logger.info("Connected to Kafka successfully")
+
+        _retry(_do_connect, max_retries=5, base_delay=1.0)
+
+    def _publish_with_retry(self, topic: str, events: list[dict]) -> tuple[int, int]:
+        """Внутренняя функция публикации с retry на уровне batch."""
+        if not self.producer:
+            raise RuntimeError("Producer not connected")
+
+        sent = 0
+        errors = 0
+        futures = []
+
+        for event in events:
+            key = event.get("event_id") or event.get("click_id")
+            try:
+                future = self.producer.send(topic, key=key, value=event)
+                futures.append(future)
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"Failed to send message to {topic}: {e}")
+                errors += 1
+                METRICS_ERRORS_TOTAL.labels(topic=topic).inc()
+
+        for future in futures:
+            try:
+                future.get(timeout=10)
+                sent += 1
+                METRICS_EVENTS_TOTAL.labels(topic=topic).inc()
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"Failed to confirm message delivery: {e}")
+                errors += 1
+                METRICS_ERRORS_TOTAL.labels(topic=topic).inc()
+
+        return sent, errors
+
+    def publish(self, topic: str, events: list[dict]) -> tuple[int, int]:
+        """Публикует события в топик с retry и автоматическим реконнектом."""
+        def _do_publish():
+            return self._publish_with_retry(topic, events)
+
+        try:
+            return _retry(_do_publish, max_retries=3, base_delay=0.5)
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Publish failed after retries: {e}, attempting reconnect")
+            self._connect()
+            return _retry(_do_publish, max_retries=2, base_delay=0.5)
+
+    def flush(self):
+        """Сбрасывает буфер с retry."""
+        def _do_flush():
+            if self.producer:
+                self.producer.flush()
+
+        _retry(_do_flush, max_retries=3, base_delay=0.5)
+
+    def close(self):
+        """Закрывает соединение."""
+        try:
+            if self.producer:
+                self.producer.close()
+        except Exception as e:
+            logger.debug(f"Error closing producer (ignored): {e}")