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/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
-в топики, а ClickHouse — это consumer, который их вычитывает. 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.
+На нашем стенде роли уже расставлены: готовый источник данных стенда играет роль трекера
+и пишет события в топики, а ClickHouse — это consumer, который их вычитывает. Для курса нам
+важно не устройство источника, а сам путь данных: Kafka → STG → ODS → DDS → DM → Superset.
+Файлы `data/*.jsonl` здесь не источник аналитики; пока это только кладовка готовых значений
+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
-(`LIMIT=50 make data` из урока 1 — или любой прошлый прогон). Открой Kafka UI:
+Стенд уже должен быть поднят, а в топиках должны лежать события после стартовой истории:
+
+```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.
@@ -54,20 +64,20 @@ consumer читает в своём темпе, не трогая producer'а.
 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,
-которые залил `make data`. У каждого сообщения видно:
+**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.