docs(docs): add 5-minute demo cheatsheet

- Why:
  - give a student a short, repeatable interview demo script
- What:
  - add 5-minute timeline with speaking prompts
  - add SQL/CLI commands and fallback plan for UI issues
- Check:
  - review markdown content in docs/DEMO_CHEATSHEET_5MIN.md

docs/DEMO_CHEATSHEET_5MIN.md

@@ -0,0 +1,114 @@
+# Шпаргалка для 5-минутного демо проекта
+
+Цель: за 5 минут показать работодателю рабочий end-to-end пайплайн и инженерный уровень исполнения.
+
+---
+
+## 0) Подготовка до звонка (1 раз)
+
+```bash
+make up
+docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger ddl_init
+docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger kafka_load --conf '{"limit": 50, "reset_topics": true}'
+docker compose exec -T airflow-webserver airflow dags trigger etl_pipeline --conf '{"full_refresh": true}'
+```
+
+Проверить доступы:
+- Airflow: `http://localhost:8080` (`admin/admin`)
+- Kafka UI: `http://localhost:8082`
+- ClickHouse Play: `http://localhost:9123/play`
+- Grafana: `http://localhost:3000`
+- Superset: `http://localhost:8088`
+
+---
+
+## 1) Сценарий на 5 минут (тайминг + реплики)
+
+### 0:00–0:30 — Контекст
+
+Что открыть:
+- README/схему архитектуры или короткий слайд.
+
+Что сказать:
+- «Это мини-DWH кликстрима: Kafka + ClickHouse + Airflow + Superset + Prometheus/Grafana.»
+- «Поток: JSONL -> Kafka -> STG -> ODS -> DDS -> DM-витрины.»
+- «Ключевая цель: быстрый повторяемый прогон и устойчивость к грязным данным.»
+
+### 0:30–1:20 — Оркестрация в Airflow
+
+Что открыть:
+- Airflow UI, DAG-и `ddl_init`, `kafka_load`, `etl_pipeline`.
+
+Что сказать:
+- «`ddl_init` создаёт DDL, `kafka_load` грузит данные в Kafka, `etl_pipeline` считает слои.»
+- «Запуск ручной, параметры прозрачные: `limit`, `reset_topics`, `full_refresh`.»
+
+### 1:20–2:10 — Ingest через Kafka
+
+Что открыть:
+- Kafka UI (топики/сообщения), затем ClickHouse STG.
+
+Что сказать:
+- «Одна строка входа = одно сообщение Kafka.»
+- «В STG храним сырой JSON без потери данных, типизация делается позже в ODS.»
+
+### 2:10–3:20 — Проверка результата в ClickHouse
+
+Что открыть:
+- ClickHouse Play и выполнить запросы ниже.
+
+Что сказать:
+- «Показываю факт прохождения по слоям и готовые витрины для аналитики.»
+
+```sql
+SELECT count() AS rows FROM ods.browser_event;
+SELECT count() AS rows FROM dds.event;
+SELECT count() AS rows FROM dds.click;
+SELECT * FROM dm.v_daily_traffic ORDER BY event_date DESC LIMIT 10;
+SELECT * FROM dm.v_utm_effectiveness ORDER BY clicks DESC LIMIT 10;
+```
+
+### 3:20–4:10 — Качество данных и устойчивость
+
+Что открыть:
+- `dm.dq_summary` и/или `ods.*_errors`.
+
+Что сказать:
+- «Грязные записи не валят пайплайн: ошибки фиксируются в ODS и отражаются в DQ summary.»
+- «Это важнее “идеально чистого” датасета, потому что поведение ближе к прод-среде.»
+
+```sql
+SELECT * FROM dm.dq_summary ORDER BY layer, table_name, check_name LIMIT 20;
+```
+
+### 4:10–5:00 — Мониторинг и BI
+
+Что открыть:
+- Grafana (overview-дашборд) и Superset (одна витрина/чарт).
+
+Что сказать:
+- «Есть observability: метрики по ClickHouse/Kafka/Airflow и алерты.»
+- «Есть BI-слой: витрины готовы для первичного анализа без ручных выгрузок.»
+
+---
+
+## 2) План Б, если UI тормозит
+
+Показать то же самое через CLI:
+
+```bash
+docker compose ps
+docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=123456 --query "SELECT count() FROM dds.event"
+docker compose exec -T clickhouse clickhouse-client --user=default --password=123456 --query "SELECT * FROM dm.dq_summary LIMIT 10"
+curl -s http://localhost:9090/api/v1/targets | grep -o '"health":"[^"]*"'
+```
+
+Короткая реплика:
+- «Даже без UI видно, что pipeline отработал, витрины заполнены, мониторинг жив.»
+
+---
+
+## 3) Финальная фраза (15 секунд)
+
+- «Проект показывает полный цикл DE-задачи: инфраструктура, ingestion, слои данных, DQ, витрины и мониторинг.»
+- «Если нужно, могу углубиться в любой блок: DAG, SQL-трансформации, модель данных или алерты.»