fix(airflow): simplify kafka_load params and align docs

- Why:

  - For DE task we only need full ingest or limit-based sample.

  - load_* and full_load params were redundant and unclear in current flow.

- What:

  - Remove full_load and load_* params from kafka_load DAG contract.

  - Simplify kafka helpers (validate/check files) to fixed 4-stream ingest.

  - Sync AGENTS, README, runbook, architecture and airflow plan docs.

- Check:

  - python3 -m py_compile dags/kafka_load_dag.py dags/utils/kafka_helpers.py

  - Airflow smoke/full runs: ddl_init -> kafka_load -> etl_pipeline (all success).

  - Legacy path: make data && make transform (success).

AGENTS.md

@@ -108,15 +108,12 @@
 - Параметры:
   - `limit` (int, default 0) — количество строк (0 = все)
   - `reset_topics` (bool, default true) — пересоздать топики
-  - `load_browser/load_location/load_device/load_geo` — выбор потоков
 - Примеры запуска:
   ```json
   // Полная загрузка (по умолчанию)
   {}
   // Ограниченная загрузка — 100 строк
   {"limit": 100}
-  // Только browser_events
-  {"limit": 100, "load_location": false, "load_device": false, "load_geo": false}
   ```
 
 ### `etl_pipeline` — ETL процесс
@@ -143,7 +140,7 @@ make up
 
 # 3. Загрузка данных через Airflow (вместо make data)
 # Airflow UI → DAGs → kafka_load → Trigger DAG with config
-# Параметры по умолчанию: limit=50, все потоки
+# Параметры по умолчанию: limit=0 (полная загрузка), reset_topics=true
 
 # 4. Запуск ETL
 # Airflow UI → DAGs → etl_pipeline → Trigger DAG with config