docs(handbook): упрощен язык путеводителя

Зачем: начинающим ученикам трудно читать главы без пояснений терминов
и ожидаемого результата примеров.

Что: уточнены заголовки и объяснения в пяти главах и вводной, добавлена
сверка графика с SQL, обновлены ссылки из заданий и документации генератора.

Проверка: SQL и команды сохранены, локальные ссылки проверены;
git diff --check пройден. Ревью смысла Sol 6.1 high замечаний не выявило,
новые пояснения дополнительно сверены с кодом и настройками.

docs/handbook/airflow-dags.md

@@ -1,19 +1,20 @@
-# Потоки Airflow и даги модельного времени
+# Генерация и обработка данных в Airflow
 
 Airflow управляет генерацией данных и их обработкой в хранилище. Это разные
 этапы: сначала в Kafka поступают события и заказы за день работы магазина,
 затем по ним рассчитываются данные DDS и витрины DM.
+Даг описывает задачи Airflow и порядок их выполнения.
 
 ```mermaid
 flowchart LR
     world_initialize --> etl_pipeline
     world_live_day --> etl_pipeline
-    manual[запуск рукой] --> etl_pipeline
+    manual[ручной запуск] --> etl_pipeline
     etl_pipeline --> dds_transform --> dm_transform --> dq_check
     world_next_day --> sources[источники без ETL]
 ```
 
-## Два потока входят по-разному
+## Загрузка событий и заказов
 
 События поступают в топик `hits` и обрабатываются по мере поступления:
 материализованные представления переносят строки из STG в ODS без участия
@@ -24,7 +25,7 @@ Airflow.
 Даг `orders_ingest` загружает ее целиком. Такой способ приема называется
 [пакетным](../../CONTEXT.md).
 
-## Даги мира
+## Генерация модельных дней
 
 В документации миром называется учебный магазин с его посетителями,
 товарами и заказами. Время в нем идет отдельно от календарного.
@@ -54,7 +55,7 @@ Airflow.
 номер дня остается прежним. Подробности — в [справочнике генератора
 и модельного времени](../architecture/world.md#даги-модельного-времени).
 
-## Дневной конвейер
+## Обработка данных в хранилище
 
 Даг `etl_pipeline` по очереди запускает `dds_transform`, `dm_transform`
 и `dq_check`, дожидаясь завершения каждого. Они рассчитывают данные DDS,
@@ -84,20 +85,21 @@ Airflow.
 проверок описан в [разделе «Звено DQ
 конвейера»](../architecture/dm.md#звено-dq-конвейера).
 
-## Как найти в интерфейсе
+## Поиск дагов в Airflow
 
 Даги мира ищите по тегам «модельное время» и «жизненный цикл мира». Остальные
 даги ищите по тегам «заказы», `etl`, `dds`, `dm` и `dq`. `homework_check` с
 тегами `dm` и `labs` проверяет домашние работы; о нем рассказано в учебных
 заданиях.
 
-## Посмотрите сами
+## Один день от генерации до витрин
 
 Откройте Airflow по адресу из раздела [«Адреса и
 пароли»](../../README.md#адреса-и-пароли). В Admin → Variables найдите
-`world_position`. Затем запустите `world_next_day` на один день по [инструкции
-из README](../../README.md#добавить-данные-за-следующие-дни). Убедитесь, что
+`world_position` и запомните его значение. Затем запустите `world_next_day`
+на один день по [инструкции из README](../../README.md#добавить-данные-за-следующие-дни). Убедитесь, что
 `orders_ingest` завершился успешно, а в витринах нового дня еще нет.
+Значение `world_position` должно увеличиться на один.
 Запустите `etl_pipeline` вручную и дождитесь его завершения.
 
 В DBeaver, подключенном по
@@ -121,8 +123,8 @@ LIMIT 3;
 приходит слепок за день D−1. Выручка дня D появится после генерации
 дня D+1 и запуска конвейера.
 
-## Куда дальше
+## Следующая глава и справочники
 
 Детали — в справочниках [конвейера](../architecture/etl.md) и
-[мира](../architecture/world.md). Следующая глава — [«Мониторинг: куда
-смотреть»](monitoring.md).
+[мира](../architecture/world.md). Следующая глава —
+[«Мониторинг в Grafana»](monitoring.md).