docs(labs): добавлено наблюдение за выручкой до закрытия дня

Зачем: связать опоздания и отмены с изменением уже рассчитанного отчета.
Что: лабораторная с сохранением состояний заказов, ссылки в индексе и программе; убраны повторы в описании раздела.
Проверка: восемь однодневных world_next_day и etl_pipeline на Airflow 3.3.0; изменения сумм сошлись до копейки, закрытый день неизменен, DQ пройдены. Проверены 54 локальные ссылки, SQL-примеры и git diff --check.

docs/specs/2026-09-01-labs-program.md

@@ -161,34 +161,21 @@
 изменение выручки и история отмен используют одну историю заказов, поэтому
 для них выбрана общая работа вместо трех отдельных.
 
-- **Куда пропали покупки (#186).** Учащийся сравнивает подтверждения и события
-  покупки, находит заказы без события и объясняет разрыв воронки конкретными
-  заказами.
-- **Почему повтор покупки завышает выручку (#187).** Движок убирает технический
-  дубль строки, а повтор одной покупки приходится находить по деловому ключу.
-  Учащийся сравнивает сумму событий с суммой по уникальным покупкам и
-  подтверждает, что разница равна вкладу повторов. Другие причины расхождения
-  с выручкой магазина при этом остаются.
-- **Какая позиция объясняет разницу в сумме.** Учащийся сопоставляет корзину
-  из сырого `ecommerce` с позициями заказа, находит удаленный товар и объясняет
-  разницу до копейки. Для точных цен нужен исходный JSON: в готовых массивах
-  событий цены округлены до рублей.
-- **Почему вчерашняя выручка меняется сегодня (#188).** Учащийся наблюдает один
-  день по мере поступления слепков: появляются опоздавшие заказы, меняются
-  статусы и выручка. По сохраненным состояниям объясняет причины изменений,
-  определяет момент закрытия дня и отделяет доказанную оплату отмененного
-  заказа от случаев, в которых историю оплаты восстановить нельзя.
+- **[Куда пропали покупки](../labs/optional/missing-purchases.md) (#186).**
+  Учащийся объясняет разрыв воронки заказами, для которых нет события покупки.
+- **[Почему повтор покупки завышает выручку](../labs/optional/duplicate-purchases.md) (#187).**
+  Разность клиентских сумм объясняется повторными событиями одной покупки.
+- **[Какая позиция объясняет разницу в сумме](../labs/optional/order-amount-difference.md).**
+  Сравнение позиций из исходного JSON и заказа объясняет расхождение до копейки.
+- **[Почему вчерашняя выручка меняется сегодня](../labs/optional/revenue-over-time.md) (#188).**
+  История одного дня связывает опоздания, оплату и отмены с изменением выручки,
+  позволяет определить момент закрытия дня и границу знания об оплате.
 
-В четвертой лабораторной учащийся сам собирает историю одного дня оформления
-заказов. Перед наблюдением он ставит `world_live` на паузу и дожидается
-завершения начатых прогонов. Затем продвигает
-мир по одному модельному дню через `world_next_day` и после каждого запуска
-выполняет `etl_pipeline`. Только после завершения конвейера сохраняет дату
-слепка, состояния отдельных заказов и выручку выбранного дня. Эти результаты
-позволяют сравнить наблюдения даже после удаления сырых слепков. Готовые
-слепки и сочетание готового примера с собственным наблюдением отклонены:
-учащийся может получить нужную историю на стенде и сам увидеть, как новые
-данные меняют уже рассчитанный отчет.
+В четвертой лабораторной выбрано собственное наблюдение: учащийся продвигает
+мир по одному дню через Airflow и сохраняет результаты после обновления витрин.
+Готовые слепки и сочетание готового примера с собственным наблюдением
+отклонены: нужную историю можно получить на стенде и самому увидеть,
+как новые данные меняют уже рассчитанный отчет.
 
 День считается закрытым после получения и обработки последнего слепка
 семидневного окна изменяемости; этот слепок доставляется следующим модельным