docs(course): каркас курса и переобвязка уроков 0–6 на путь import (#21)

Зачем: после редизайна пути менти курс ссылался на старый путь
generated-history-analytics/backfill и не проходился по новому стенду.

Что: в README курса — единый блок подготовки и канонического сброса
(make clean -> make up + ddl_init/world_init -> make superset-init),
таблица уроков дополнена лабами 07–08 («в работе»); LESSON_STANDARD и
уроки 0–6 ссылаются на канонический блок; урок 1 переведён на дозаливку
через world_next_day (кнопкой-анонсом, цена в минутах названа); урок 4 —
лесенка DAG-ов; урок 5 — словарь «база import / живой поток»; урок 6
обязателен; цифры старого мира помечены маркером «сверить-на-стенде».

Проверка: grep по generated-history-analytics/backfill в docs/course/
пуст; правки только в docs/course/; git diff --check чистый.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

docs/course/lessons/05_monitoring.md

@@ -57,24 +57,10 @@
 
 ## 2. Руки: открываем дашборды и targets
 
-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
-```
-
-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}
-```
+Подготовь стенд по
+[канонической инструкции курса](../README.md#подготовка-и-канонический-сброс).
+После успешного `world_init` эталонный мир уже прошёл путь Kafka → STG → ODS → DDS → DM,
+а в Airflow есть завершённый прогон `etl_pipeline`.
 
 Нам нужны не идеальные объёмы, а живой стенд, в котором есть Kafka-топики, строки в ClickHouse
 и хотя бы один прогон Airflow.
@@ -92,10 +78,10 @@ make up
 | `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 `clickhouse`, `kafka` и `airflow` состояние должно быть `UP`. `generator` на штатном
-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.
+У `clickhouse`, `kafka` и `airflow` состояние должно быть `UP`. `generator` на базе
+импортированного мира может быть `DOWN`: живой поток включается отдельно через
+`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:
 
@@ -125,7 +111,7 @@ curl -s http://localhost:9090/api/v1/targets | grep -o '"health":"[^"]*"'
 - `ClickHouse Overview`;
 - `Kafka Overview`;
 - `Airflow Overview`;
-- `Generator Overview` — про live-генератор; на backfill-only стенде он пуст,
+- `Generator Overview` — про живой поток; на базе импортированного мира 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
@@ -272,11 +258,11 @@ 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 быть тихими в учебном стенде. По умолчанию `make up` и
-`make generated-history-analytics` **не запускают live-генератор**, поэтому после готовой
-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:
+Не все эти правила обязаны быть тихими в учебном стенде. После импорта эталонной базы
+живой поток не запущен, поэтому новые сообщения не приходят. Из-за этого
+`Kafka No Messages Produced` может перейти в `Alerting` на полностью здоровом стенде:
+алерт честно говорит, что потока сейчас нет, а не что импорт сломан. Если хочешь
+проверить правило в спокойном состоянии, явно включи живой поток:
 
 ```bash
 make generator-continue