feat(generator): эталонный мир в git и import по умолчанию

- Зачем:
  - менти собирал мир генерацией (минуты и десятки минут CPU); теперь
    готовый трёхдневный мир загружается импортом за ~2 минуты, и числа
    у всех менти совпадают число-в-число (issue #3).
- Что:
  - артефакт data/startup_history/reference-world.json.xz в git:
    3 модельных дня daily-wave, ~850 МБ JSON → 32 МБ xz;
  - чтение и запись артефакта понимают .xz потоково (lzma); пустое поле
    artifact_path в пульте и make startup-history-import читают эталон;
  - длительность профиля daily-wave стала 3d — в тон эталонному миру;
  - предпроверка чистого стенда ставит зависимости генератора через uv;
    экспорт и импорт разведены отдельными переменными Makefile;
  - доки и runbook обновлены; новые контрактные тесты: xz round-trip
    и дефолтные пути артефакта.
- Проверка:
  - make test (210 + 31) и make lint зелёные; импорт на чистом стенде
    за 2м03с, manifest совпал (280437 событий), Superset-проверка
    зелёная; независимое ревью — APPROVED.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

docs/runbooks/startup-history.md

@@ -29,11 +29,43 @@
 | 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 |
+| `daily-wave` | История с видимой суточной волной | `3d` | ×60, тик 1 с |
 
 Длительность можно переопределить через `GEN_HISTORY_DURATION`, например `2d`.
 Команда сама считает `GEN_MODEL_T_END` от `GEN_MODEL_T0`.
 
+## Эталонный мир
+
+В репозитории хранится готовый мир за три модельных дня:
+`data/startup_history/reference-world.json.xz`. Это обычный JSON-артефакт,
+сжатый xz. Его добавляют прямо в Git, без Git LFS.
+
+Сопровождающий проекта собирает файл одним запуском из корня репозитория:
+
+```bash
+ARTIFACT="$PWD/data/startup_history/reference-world.json.xz" \
+make startup-history-export
+```
+
+Команда выполняет backfill с профилем `daily-wave` и сразу пишет xz-файл.
+Несжатый JSON занимает около 850 МБ, сжатый файл — около 32 МБ. После проверки
+файл можно добавить обычной командой:
+
+```bash
+git add data/startup_history/reference-world.json.xz
+```
+
+При импорте DAG дважды читает и распаковывает артефакт: во время предпроверки и
+перед записью в Kafka. Это увеличивает время импорта, но не меняет результат.
+
+Менти в форме `generator_control` выбирает `import` и оставляет
+`artifact_path` пустым. Тогда читается эталонный мир из репозитория. Из консоли
+тот же импорт запускается без указания пути:
+
+```bash
+make startup-history-import
+```
+
 ## Пульт в Airflow
 
 Основной ручной путь — DAG `generator_control` в Airflow UI:
@@ -58,7 +90,8 @@
 - `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`.
+  Для `import` — что читать; пусто — эталонный мир из репозитория:
+  `/opt/airflow/data/startup_history/reference-world.json.xz`.
 
 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
@@ -79,7 +112,7 @@ STG уже непустые, DAG упадёт до записи и подска
 
 ## Экспорт
 
-По умолчанию создаётся двухсуточный артефакт `daily-wave` с суточной волной:
+По умолчанию создаётся трёхсуточный артефакт `daily-wave` с суточной волной:
 
 ```bash
 make startup-history-export
@@ -104,11 +137,11 @@ make clean
 docker compose up -d clickhouse kafka
 make ddl
 
-ARTIFACT=/tmp/clickstream-startup-history.json make startup-history-import
+make startup-history-import
 
 sleep 10
 make transform
-ARTIFACT=/tmp/clickstream-startup-history.json make startup-history-check
+ARTIFACT=data/startup_history/reference-world.json.xz make startup-history-check
 CHECK_LIVE_SEAM=0 make generated-history-check
 ```