docs(course): переведены уроки на стартовую историю

- Зачем:
  - учебный путь должен идти через генерацию и штатный пайплайн, а не через архивный сид.
- Что:
  - обновлены уроки 00-06 и стандарт урока под startup-history/backfill.
  - объяснено, что data/*.jsonl остаются кладовкой значений генератора.
  - тест-план переведён на новый штатный запуск и HITL-приёмку.
- Проверка:
  - rg -n \"make clean/up/ddl/data/transform|make data|kafka_load|LIMIT=|2022-11-28|26 из 50\" docs/course docs/TEST_PLAN.md.
  - git diff --cached --check.

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.
-- Полный прогон (`limit=0`) выполняем отдельно как long-run сценарий.
-- Основной путь запуска — через Airflow DAG.
+- По умолчанию используем быстрый профиль стартовой истории (`PROFILE=ci`).
+- Полный прогон выполняем отдельно через `PROFILE=daily-wave`.
+- 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
-make clean
+# Чистый быстрый прогон: backfill -> Kafka -> STG -> ODS -> DDS -> DM -> Superset
+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
-
-```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}'
-```
+### A.2 Проверка стартовой истории в STG
 
 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
-
-```bash
-docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger etl_pipeline \
-  --conf '{"full_refresh": true}'
-```
+### A.3 Проверки слоев
 
 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
-make clean && 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}'
+# История на 2 суток с видимой суточной волной
+PROFILE=daily-wave make generated-history-analytics
+make up
 ```
 
 ### B.2 Проверка объемов и DQ
 
 ```bash
-# Фактические размеры входа
-wc -l data/*.jsonl
+# Диапазон модельного времени в витрине
+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