docs(specs): итог тикета #203 внесен в раздел 9 спеки программы лаб

- Зачем: - раздел 9 отсылал к открытому тикету #203; решение принято, указатель должен вести на итог, а не на вопрос. - Что: - фраза «докуда ведет карта #182» заменена итогом: карта закрыта приемкой спеки, исполнение ведет карта #206. - Проверка: - вычитка раздела 9 файла docs/specs/2026-09-01-labs-program.md. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Merge pull request 'docs(specs): спека программы учебных лаб' (#205 ) from 202-labs-program-spec into main
2026-09-01 09:32:27 -04:00 · 2026-09-01 16:13:49 +03:00 · 2026-09-01 09:07:40 -04:00 · 2026-09-01 08:45:43 -04:00 · 2026-08-31 18:39:20 +03:00 · 2026-08-31 11:38:54 -04:00
41 changed files with 2206 additions and 240 deletions
@@ -160,7 +160,7 @@ Airflow) и названия из кода. Если для понятия ес
 - Имена файлов в `docs/labs/` — слаг строчными латинскими буквами через дефис
  (`top-pages-daily.md`), индекс папки — `README.md`. Здесь живут ТЗ учебных
  заданий. Ни даты, ни номера: задание — не событие истории, а живой документ,
-  и правится он вместе с тем, о чем говорит. Слаг называет витрину задания.
+  и правится он вместе с тем, о чем говорит. Слаг называет предмет задания.
 - Имена файлов в `docs/adr/` — `NNNN-краткое-имя.md`: сквозной номер из четырёх
  цифр и слаг (`0001-stand-services.md`). Решения нумеруются подряд, дата
  в имени не нужна.
@@ -118,8 +118,8 @@ ClickHouse. Форма файла решена, длина — нет: стро

 **Стартовый мир**:
 Первые восемь дней оси (понедельник по понедельник), которыми стенд
-наполняется при каждом `make up`. Маленький кусок эталонного мира, всегда
-один и тот же: на нём принимаются следующие этапы.
+наполняется при каждом `make up`. Он же эталонный мир, всегда один и тот же:
+на нем принимаются следующие этапы.
 _Избегать_: зерновой мир

 **Опись мира**:
@@ -151,11 +151,17 @@ def build_classes_vs_inventory() -> list[str]:
        raise AirflowException("classes_vs_inventory: в описи нет закрытых дней")

    query = (SQL_ROOT / "dq" / "classes_vs_inventory.sql").read_text(encoding="utf-8")
-    actual = {
-        (data_date, mismatch_class): count
-        for data_date, mismatch_class, count in _clickhouse_hook().get_records(query)
-        if (data_date, mismatch_class) in expected
-    }
+    # GROUP BY закономерно не возвращает группу из нуля строк.
+    actual = {key: 0 for key, count in expected.items() if count == 0}
+    actual.update(
+        {
+            (data_date, mismatch_class): count
+            for data_date, mismatch_class, count in _clickhouse_hook().get_records(
+                query
+            )
+            if (data_date, mismatch_class) in expected
+        }
+    )
    summaries = []
    for data_date in sorted({day for day, _ in expected}):
        details = []
@@ -6,92 +6,94 @@
    {
      "day": 0,
      "date": "2026-06-01",
-      "events": 50626,
-      "sha256": "81ad7f402bdd4c8b56425f6439a024b9996e5ca95dd207d444290d20a70ed407",
+      "events": 50628,
+      "sha256": "d09704ed99e45824e451e2f6bbbbd5c547df382f7a582699955010f3807eb0ee",
      "orders": {
-        "match": 197,
+        "match": 192,
        "cancelled": 20,
+        "lost_event": 3,
+        "duplicate_event": 2,
        "amount_delta": 6
      }
    },
    {
      "day": 1,
      "date": "2026-06-02",
-      "events": 49722,
-      "sha256": "5f7aa0301832008db612eff05899b1210af958c888ac2e9e89f4b7a552569eff"
+      "events": 49727,
+      "sha256": "8005d2934eb353478e35331d7ae7ae6876c7934b2d9032fde92cf6ce86d6460f"
    },
    {
      "day": 2,
      "date": "2026-06-03",
-      "events": 52361,
-      "sha256": "10ac9ce65ca6dc171689edf78ef5cd785e8c8a80e54d236bf2b9d6dbf6997070"
+      "events": 52363,
+      "sha256": "e13f6f3f3977386a94d0e63b6849675cb5d2486a277d559fd415923cfc82e53a"
    },
    {
      "day": 3,
      "date": "2026-06-04",
-      "events": 53157,
-      "sha256": "7bf4deadd8f69a6c479fceabfe2d1e8ea8db76919b10a8b9e780006708da31c3"
+      "events": 53159,
+      "sha256": "91c713add62222adc3f89c04e6cc087d8c44e2385d14d0464e2c016b6952b9fd"
    },
    {
      "day": 4,
      "date": "2026-06-05",
-      "events": 50078,
-      "sha256": "b9e758fb72f937aa5ad1f2e90dee5ec147b16cfd89e49e51a00582f909458c29"
+      "events": 50087,
+      "sha256": "b7fc27d73fc157a48bece0189c7983f6bc672f052e0703cd799b9774da4b904e"
    },
    {
      "day": 5,
      "date": "2026-06-06",
-      "events": 47164,
-      "sha256": "f08a9f9a439f1da9e4ad8d94b9f65b7f3329256e41446d22d900cc4825f2480c"
+      "events": 47169,
+      "sha256": "82cb8017d53d6dee8438d3683b7a901f1ace139f3b8ae836215722bb580fe207"
    },
    {
      "day": 6,
      "date": "2026-06-07",
-      "events": 48683,
-      "sha256": "7e45d9dd59c902067fa6847d813669b1ab9a4ee88d2f192382577a5ed8d590a7"
+      "events": 48686,
+      "sha256": "b50ad0fcc7d1ea0c637cfcba98e5c2b55d65215cffa3693bc77edeaa83e6c783"
    },
    {
      "day": 7,
      "date": "2026-06-08",
      "events": 49394,
-      "sha256": "286ccc2451847ac8de215b5e902c328371021ad5502bd4afca0494b6f313aef7"
+      "sha256": "358d51b36221d822960237702fa6327fb663a57cf49cc4415a859b16e5aa05a2"
    }
  ],
  "snapshots": [
    {
      "day": 0,
      "date": "2026-06-01",
-      "sha256": "6c3e3c1c8689ec23f53f0953db1b941e6f010e9e56a74d8d017f40195d3dec17"
+      "sha256": "93b39f261cbbe894402ebe0525460fed1809e5712639be4b73b79dac2b39f5bd"
    },
    {
      "day": 1,
      "date": "2026-06-02",
-      "sha256": "9acb523cfd47f3d97d55122025852982ba5a1d8362036308ce72a4d9fb767f43"
+      "sha256": "4fef382cd84868ccfb61a9d8610cdd26f9a749bbae8b20800c45e520e9ce414e"
    },
    {
      "day": 2,
      "date": "2026-06-03",
-      "sha256": "b81482491c4c0b874ea84d5f3f05144100c906dacc059c068b331df258b97172"
+      "sha256": "caf9ed2e77d2fcc99066a548dcba60f61f1ff0d4402de31457a06f23fd2d8306"
    },
    {
      "day": 3,
      "date": "2026-06-04",
-      "sha256": "9d1ab326c4bf8b78c9fcaf7015d8029f9ad4cff5558b89c730eb428d175cc9ee"
+      "sha256": "cdb9e4e00b57c04985866b5a851a8e2f23b3e9205ea131c7a5076672ee8b5669"
    },
    {
      "day": 4,
      "date": "2026-06-05",
-      "sha256": "0e30d0e192e121121003c0cc9aaa55e24924afb983caff15ab105705fbf2bd00"
+      "sha256": "c58d2c20fe3b4cee2973f34c322090dbb66d3793bfaab0337c22b53fb5a3ec7f"
    },
    {
      "day": 5,
      "date": "2026-06-06",
-      "sha256": "9a2ad812fcff9a40a988f24f8aa4fc7a379873d173a95ddacd438592aed0bfb5"
+      "sha256": "bbf28b1d375e4815695c72a5915a22a3c9b36195b97ec4cc7c739466dbe70b53"
    },
    {
      "day": 6,
      "date": "2026-06-07",
-      "sha256": "e1706a27ff55de489a505489148c7a959329d95ad6597d92d3f78505f67bb221"
+      "sha256": "8ca077576bcf014c0d492c7d7190e38c0e46ec95951ad840df93eb75ee5a00d3"
    }
  ]
 }
@@ -46,8 +46,9 @@
 пересобирать нечего. Тексты заданий — в [`docs/labs/`](../labs/README.md).

 Дашборд этапа 8 стоит только на витринах стенда: приёмка этапа не зависит
-от выполненных домашек. Расширение дашборда визуализациями по своим
-витринам — отдельная домашка после этапа 8.
+от выполненных домашек. Свой дашборд по витринам менти —
+[необязательная лаба](../labs/superset-dashboard.md) после этапа 8. Устройство
+стендового дашборда — в [доке зоны Superset](superset.md).

 ## Ритм пересборки

@@ -111,7 +112,7 @@

 Зерно — заказ. Покупки из `dds.event_v` сначала сворачиваются по
 `purchase_id[1]`: контракт источника обещает один номер и одну объявленную
-сумму, а отдельный счет событий оставляет будущий класс `duplicate_event`
+сумму, а отдельный счет событий оставляет класс `duplicate_event`
 наблюдаемым. Заказы приходят из `dds.order_v`. Обе стороны записаны
 подзапросами, затем соединены `FULL OUTER GLOBAL JOIN`: голая левая
 Distributed-таблица вернула бы каждый непарный заказ по разу с каждого шарда
@@ -176,8 +177,8 @@ Distributed-таблица вернула бы каждый непарный з
  `dds.session_v`;
 - `classes_vs_inventory`: ключ — `mismatch_class`, эталон — счётчик из
  `orders` в описи мира, объект — число заказов класса в
-  `dm.purchase_vs_orders_v`. Проверяются `match`, `cancelled` и
-  `amount_delta` только для покрытых описью закрытых дней;
+  `dm.purchase_vs_orders_v`. Проверяются `match`, `cancelled`, `lost_event`,
+  `duplicate_event` и `amount_delta` только для покрытых описью закрытых дней;
 - `revenue_daily_vs_dds`: ключ — `product_category` внутри дня. Сравниваются
  `orders`, `units`, `revenue` и `aov` с прямым агрегатом `dds.order_v`;
 - `purchase_vs_orders_vs_dds`: ключ — `order_id` внутри дня. Все деловые
@@ -214,7 +215,8 @@ business_key`.
 ## Даг самопроверки

 Домашки контролирует `homework_check` — отдельный даг без расписания: менти
-запускает его рукой. По задаче на каждое из пяти [заданий](../labs/README.md).
+запускает его рукой. По задаче на каждое из
+[пяти заданий по витринам](../labs/README.md).
 Задача красная, пока витрины нет или счёт не сходится, и зелёная, когда
 построено верно; сообщение об ошибке говорит, что не так и куда смотреть. Проверки — инварианты против источников витрины,
 золотые константы не прибиваются. В `dq_summary` даг не пишет: он инструмент
@@ -30,7 +30,7 @@
        ├── TRAFFIC
        ├── COMMERCE
        ├── ORDERS
-        └── LATECOMERS — место будущей событийной стороны
+        └── BEACONS — потеря и повторная отправка событий
 ```

 Отрицательному дню нельзя отдать отрицательную позицию, поэтому предыстория
@@ -27,8 +27,8 @@
  не случиться вовсе. На выходе из окна заказ либо `paid`, либо `cancelled` —
  [судьба заказа](fate.md).
 - **Расхождения и опоздания — часть мира, а не грязь**: два подпотока —
-  заказная и событийная стороны; броски независимы, пересечения выходят
-  арифметикой, приоритет классов работает по-настоящему —
+  `ORDERS` для заказной стороны и `BEACONS` для событийной; броски независимы,
+  пересечения выходят арифметикой, приоритет классов работает по-настоящему —
  [классы расхождений и опоздание](fate.md).
 - **Опись хранит только то, чего движение мира не меняет**: хеш байтов
  каждого слепка и счётчики наблюдаемых классов —
@@ -51,14 +51,6 @@

 ## Открытые решения

- **Имя подпотока событийной стороны** — вместе с её содержимым на этапе 6;
-  из мёртвых имён никто не бросает, переименование ничего не сдвигает (#72).
-  Заказная сторона уже названа — подпоток `ORDERS` ([судьба
-  заказа](fate.md)).
- **Конкретные веса и доли** — таблицы исходов, моментов, задержки опоздания,
-  доли классов, стоимость доставки — калибровка при реализации; финальная
-  фиксация чисел — пересборка эталонного мира, этап 7. При пересборке правки
-  потребуют только числа, не устройство.
 - **Контур проверок качества для расхождений** (даг DQ, `dm.dq_summary`) —
  остаётся в тумане карты #69; естественное место разговора — этап 4.
 - **Каноническое чтение событий `ods.event_v`** — отдельный тикет #86, к
@@ -16,11 +16,10 @@
 и `LATECOMERS` решения не переживают — они названы по классам витрины, а
 компонент называет часть мира; новые стороны занимают те же позиции.
 Заказная сторона названа при реализации — подпоток `ORDERS` на позиции 2;
-событийная получит имя вместе с содержимым на этапе 6, до тех пор позиция 3
-занята мёртвым именем прежней нарезки. Отклонено: *один компонент на всю
-судьбу* — правка событийной механики молча меняла бы байты слепка;
-*компонент на класс* — пять имён под ручки калибровки, которые крутятся
-разом.
+событийная — `BEACONS` на позиции 3: маячок счетчика либо не долетает, либо
+отправляется повторно. Отклонено: *один компонент на всю судьбу* — правка
+событийной механики молча меняла бы байты слепка; *компонент на класс* —
+пять имён под ручки калибровки, которые крутятся разом.

 **Правило формы, без которого разделение не работает: броски заказной стороны
 делаются на полную длину дня, а не на отобранных заказах.** Иначе длина броска
@@ -56,8 +55,11 @@
 часа покупки, и менти нашёл бы этот наклон первым же разрезом.

 **Доли.** Ориентир мастер-спеки ~5% читается как доля отменённых вообще; как
-она делится между двумя дорогами — строки таблицы исходов. Точные числа —
-калибровка этапа 7; проверок вида «отмен от 4 до 6 процентов» не заводим.
+она делится между двумя дорогами — строки таблицы исходов. Замер на
+каноническом мире (28 дней, 2026-08-30, docs/architecture/testing.md, «Что
+проверено»): отменено 5,15% заказов — 3,03% оплачен-потом-отменен, 2,12%
+отменен неоплаченным; в пределах ориентира. Проверок вида «отмен от 4 до 6
+процентов» не заводим.

 **Что из двух дорог видно.** В `dds.order` дороги неразличимы — там последняя
 версия; различает их история версий: сырьё STG и физические версии
@@ -108,12 +110,13 @@
 покупку. Довод не в связности легенды: точечный дубль ломал бы урок соседнего
 класса — разрыв воронки, на котором держится потеря, сжался бы втрое; при
 сюжетном разрыв снова равен доле потерь. `purchaseID`, суммы и позиции у дубля
-один в один — посчитал наивно, удвоил выручку. Дубль случается только там, где
-до следующего визита куки остаётся запас сверх таймаута: иначе сборка сессий у
-менти разошлась бы с `VisitID` — сломался бы эталон, ради которого `VisitID`
-в потоке лежит. Задержка дубля — секунды-минуты, короче таймаута визита,
-поэтому `VisitID` тот же. Полночь режет дубль парой — просмотр вместе с
-покупкой, по тому же правилу, что у подтверждения с торговым хвостом.
+один в один — посчитал наивно, удвоил выручку. Дубль случается только там,
+где пауза до следующего визита куки длиннее таймаута и задержки дубля вместе:
+иначе сборка сессий у менти разошлась бы с `VisitID` — сломался бы эталон,
+ради которого `VisitID` в потоке лежит. Задержка дубля —
+секунды-минуты, короче таймаута визита, поэтому `VisitID` тот же. Полночь
+режет дубль парой — просмотр вместе с покупкой, по тому же правилу, что у
+подтверждения с торговым хвостом.
 Отклонено: *обе точечные* — дубль затирает урок потери; *обе сюжетные* —
 потеря перестаёт быть видна со стороны трекера.

@@ -127,18 +130,20 @@
 подделывается — строка создана, когда заказ родился, — но в слепках дней
 d…d+δ−1 её нет, а с d+δ она появляется в том состоянии, до которого заказ
 дожил: отменённый на второй день и опоздавший на третий приедет в первом же
-своём слепке как `cancelled` — «выгрузка догоняет жизнь». Задержка — таблица
-весов из трёх строк: 0 на подавляющем весе, 1 и 2 — это и есть «D+1/D+2»
-мастер-спеки. Меряется она в днях снятия слепка, а не отправки: иначе сдвиг
-отправки удвоился бы, и обещанные D+1/D+2 стали бы D+2/D+3. Дальше таблица не
-идёт: заказ с δ = 6 приехал бы ровно в одном слепке, и обещание «пропущенный
-день ничего не ломает» на нём перестало бы быть верным; при δ ≤ 2 у всякого
-заказа слепков не меньше пяти. Легенда: заказ ушёл в ручную обработку и попал
-в выгрузку позже. Отклонено: *сдвиг `created_at`* — подделка аудита источника:
-день создания строки разошёлся бы с днём покупки, чьё равенство держит
-синхронная модель ([откуда берётся заказ](snapshot.md)), заказ уехал бы в
-чужую партицию, и «выручка дня D» перестала бы отвечать покупкам дня D —
-сломалась бы та самая сверка, ради которой всё строится.
+своём слепке как `cancelled` — «выгрузка догоняет жизнь». Таблица задержки
+состоит из трёх строк: δ = 0/1/2 с весами 90/5/5; 1 и 2 — это D+1 и D+2
+мастер-спеки. Бросок идёт последним в подпотоке `ORDERS`; затем δ назначенного
+планом заказа обнуляется. Меряется задержка в днях снятия слепка, а не
+отправки: иначе сдвиг отправки удвоился бы, и обещанные D+1/D+2 стали бы
+D+2/D+3. Дальше таблица не идёт: заказ с δ = 6 приехал бы ровно в одном
+слепке, и обещание «пропущенный день ничего не ломает» на нём перестало бы
+быть верным; при δ ≤ 2 у всякого заказа слепков не меньше пяти.
+Легенда: заказ ушёл в ручную обработку и попал в выгрузку позже. Отклонено:
+*сдвиг `created_at`* — подделка аудита источника: день создания строки
+разошёлся бы с днём покупки, чьё равенство держит синхронная модель
+([откуда берётся заказ](snapshot.md)), заказ уехал бы в чужую партицию,
+и «выручка дня D» перестала бы отвечать покупкам дня D — сломалась бы та
+самая сверка, ради которой всё строится.

 **Пересечения.** Броски независимы, пересечения выходят арифметикой, приоритет
 мастер-спеки работает по-настоящему. Исключений два, и оба названы выше: дубль
@@ -60,12 +60,14 @@
 топик льёт даг* — второй путь доставки и второй сериализатор; *слепок едет
 топиком `hits`* — убивает два режима приёма.

-**Сборка окна.** Слепок дня D несёт заказы, рождённые в дни D−6…D, и
-собирается переигровкой этих семи дней: заказы дня — производная всей воронки
-дня, дешёвого пути к ним нет. Цена — семь проигрышей дня (~14 с) на слепок; у
-начала оси окно усекается само. Отклонено: *кэш заказов на томе* — состояние
-между прогонами; *окно держит хранилище* — топик перестаёт нести слепок;
-*K = 1* — это страховочный срез 1 мастер-спеки, он в резерве.
+**Сборка окна.** Слепок дня D берет заказы, рожденные в дни D−6…D, а несет из
+них те, что уже попали в выгрузку: механика опоздания живет в
+[судьбе заказа](fate.md). Окно собирается переигровкой этих семи дней: заказы
+дня — производная всей воронки дня, дешёвого пути к ним нет. Цена — семь
+проигрышей дня (~14 с) на слепок; у начала оси окно усекается само. Отклонено:
+*кэш заказов на томе* — состояние между прогонами; *окно держит хранилище* —
+топик перестаёт нести слепок; *K = 1* — это страховочный срез 1 мастер-спеки,
+он в резерве.

 **Отправка.** Слепок **снимается на границе суток, а отправляется следующим
 прогоном**: даг, играющий день D, отправляет слепок дня D−1 — ночная выгрузка
@@ -0,0 +1,165 @@
+# Superset: витрины глазами
+
+Документ описывает зону BI: куда Superset ходит за данными и за своими
+метаданными, из чего собран стендовый дашборд, как снять свежий экспорт после
+правки в интерфейсе и почему правка руками живет только до перезапуска.
+
+Состав сюжетов и колонок витрин здесь не повторяется: он живет в
+[спеке](../specs/2026-07-30-stand-v2-realism.md), раздел 7, и в
+[доке слоя DM](dm.md).
+
+## Устройство зоны
+
+Superset читает ClickHouse пользователем `bi` **на ноде 2** — так задано
+подключением `ClickHouse` (`clickhousedb://bi@clickhouse-02:8123`). Нода 2
+здесь — ловушка правильных ошибок из
+[спеки](../specs/2026-07-30-stand-v2-realism.md), раздел «Роли нод»: DDL идет
+с ноды 1, и забытый `ON CLUSTER` виден в дашборде.
+
+Пароля в подключении нет. Его отдает штатное хранилище паролей Superset
+(`SQLALCHEMY_CUSTOM_PASSWORD_STORE` в `infra/superset/superset_config.py`),
+которое читает `CLICKHOUSE_BI_PASSWORD` из окружения. Поэтому файл подключения
+безопасно лежит в git, и экспорт из интерфейса не должен возвращать пароль
+обратно в YAML.
+
+Свои метаданные — подключения, датасеты, графики, дашборды, пользователи —
+Superset держит в базе `superset` служебного `postgres-metadata`, рядом с базой
+Airflow. В ClickHouse он не пишет ничего.
+
+## Дерево импорта
+
+`infra/superset/import/` — это дашборд стенда в виде файлов. Каталог
+смонтирован в контейнер как `/app/import`.
+
+| Файл | Что описывает |
+|---|---|
+| `metadata.yaml` | версия формата, `1.0.0`; больше в нем ничего нет |
+| `databases/clickhouse.yaml` | подключение к ClickHouse: URI без пароля и постоянный uuid |
+| `datasets/ClickHouse/*.yaml` | три витрины: `revenue_daily_v`, `purchase_vs_orders_v`, `daily_traffic_v` |
+| `charts/*.yaml` | три графика: столбики выручки, сводная таблица сверки, линии трафика |
+| `dashboards/business_stories.yaml` | дашборд «Бизнес-сюжеты» и раскладка панелей |
+
+Связаны файлы не путями, а uuid. Датасет называет `database_uuid`, график —
+`dataset_uuid`, а дашборд не называет графики вовсе: единственная связь с ними
+лежит в его `position`, где узел `CHART-*` несет `meta.uuid` нужного графика.
+График, которого нет в `position`, импортируется молча и не появляется нигде.
+
+Uuid у стенда розданы рукой: общее начало
+`19600000-0000-4000-8000-`, дальше номер объекта в последнем блоке — `1`–`3`
+у датасетов, `101`–`103` у графиков, `201` у дашборда
+(`…-000000000101`). Экспорт из интерфейса приносит свои, сгенерированные;
+их заменяют на эти, иначе повторный импорт заведет вторую копию объекта вместо
+обновления первой.
+
+Датасет несет русские имена колонок, формат денег и метрику — а график только
+ссылается на них по имени. Значит, подпись или формат правятся в одном месте, а
+не в каждом графике.
+
+Датасеты объявлены физическими (`schema: dm`, `sql: null`), хотя за именем стоит
+представление ClickHouse. Импорт в источник не ходит и разницы между таблицей и
+представлением не знает, а виртуальный датасет со своим SQL просто повторил бы
+запрос, который уже живет в `sql/ddl/60-dm-views.sql`.
+
+## Импорт при каждой инициализации
+
+Последняя строка `infra/superset/init.sh`:
+
+```
+superset import-directory /app/import --overwrite
+```
+
+Служба `superset-init` отрабатывает перед подъемом самого Superset, то есть при
+каждом `make up`. Без `--overwrite` второй прогон падал бы на первом же
+знакомом uuid; с ним объект обновляется на месте, и повторная инициализация
+проходит без ошибок.
+
+Отсюда правило зоны: **стендовый дашборд не расширяют руками в интерфейсе.**
+Правка живет до следующей инициализации, а потом молча заменяется тем, что
+лежит в git. Пробовать интерфейс менти никто не мешает — но все, что должно
+пережить перезапуск, приезжает файлом.
+
+Это правило относится только к стендовым объектам. Свои датасеты, графики и
+дашборды менти живут в той же базе метаданных Superset, а импорт трогает
+только объекты с известными ему uuid. Поэтому свои объекты переживают
+`make up` и `make rebuild-storage`. Их стирает только `make clean` или
+адресный сброс базы метаданных по рецепту ниже.
+
+## Как снять свежий экспорт
+
+Маршрут один: правишь на живом стенде, забираешь экспорт, кладешь дерево в git.
+
+1. Собрать или поправить график и дашборд в интерфейсе — на стенде, а не в
+   файлах. Ключи `params` графиков велики, недокументированы и меняются от
+   версии к версии; неверный ключ не ошибается, а рисует пустоту. Интерфейс
+   здесь единственный надежный оракул.
+2. Снять экспорт и достать его из контейнера:
+
+   ```
+   docker compose exec superset superset export-dashboards -f /tmp/export.zip
+   docker compose cp superset:/tmp/export.zip /tmp/export.zip
+   unzip -d /tmp/superset-export /tmp/export.zip
+   ```
+
+   Внутри архива — один каталог `dashboard_export_<дата>` ровно той же формы,
+   что и дерево импорта. Команда выгружает все дашборды сразу; на стенде он
+   один.
+3. Вычистить экспортный сор перед коммитом:
+   - выбросить экспортный `databases/` — наш `clickhouse.yaml` остается как
+     есть, с постоянным uuid и без пароля;
+   - оставить в `metadata.yaml` одну строку `version: 1.0.0`;
+   - убрать из графиков `params.datasource`, `params.slice_id` и
+     `params.dashboards` — это идентификаторы строк того Superset, где
+     снимали, а импорт выводит связи из uuid;
+   - убрать `query_context` — снимок запроса оттуда же. Импорт его не
+     требует и обратно не заполняет: после переимпорта он остается пустым, на
+     отрисовку это не влияет;
+   - перезаписать русские строки читаемыми. Экспорт кодирует их
+     `\uXXXX`-последовательностями, и после каждого круга их приходится
+     раскодировать заново: имена графиков и подписи колонок читает менти, и в
+     файле, и в диффе. Годится любой повторный дамп YAML с
+     `allow_unicode=True`;
+   - вернуть постоянные uuid из схемы выше.
+4. Скопировать вычищенное дерево в `infra/superset/import/` и проверить
+   импортом **на пустых метаданных** — иначе прогон проверит только обновление
+   уже стоящих объектов, а молчаливый пропуск нового спрячется за старым.
+   Активы Superset лежат в базе `superset` службы `postgres-metadata`, поэтому
+   адресный сброс — эта база:
+
+   ```
+   docker compose stop superset
+   docker compose exec postgres-metadata sh -c \
+     'psql -U "$POSTGRES_USER" -d postgres \
+        -c "DROP DATABASE superset WITH (FORCE)" \
+        -c "CREATE DATABASE superset OWNER \"$SUPERSET_METADATA_USER\""'
+   docker compose run --rm superset-init
+   docker compose up -d superset
+   ```
+
+   Базу приходится создавать тут же: скрипт `infra/postgres/init/` заводит ее
+   один раз, при первой инициализации тома Postgres. `make rebuild-storage`
+   для этой проверки не годится — он гоняет `world_recreate` в ClickHouse и
+   метаданных Superset не касается. `make clean` сбросит и их, но заодно снесет
+   весь стенд, включая метаданные Airflow в той же службе.
+
+   После импорта дашборд смотрят глазами: это единственное доказательство —
+   см. ловушку ниже.
+
+## Ловушки
+
+**Импорт молчит.** График, чей `dataset_uuid` не разрешился, отбрасывается без
+единого слова; дашборд, у которого не сошлись ссылки на графики,
+пропускается. Ошибки уходят в журнал, и `init.sh`
+завершается нулем в любом случае. Поэтому импорт проверяют глазами или
+запросом к API — но не тем, что команда отработала.
+
+**`--overwrite` синхронизирует датасет разрушительно.** Колонки и метрики
+берутся из YAML целиком: добавленная в интерфейсе метрика или подпись колонки
+исчезнет при следующем старте контейнера. Правка датасета — это правка файла.
+
+## Что проверяет стенд
+
+`make check-services` входит в Superset, находит подключение `ClickHouse`,
+сверяет его uuid и безопасный URI и требует схему `dm` — то есть подтверждает
+живое подключение и хранилище пароля. Сами графики и дашборд ни одна цель не
+проверяет: их смотрят глазами после переинициализации. Полная карта целей — в
+[доке проверок](testing.md).
@@ -36,7 +36,7 @@
 Стенд нужен трём целям из восьми. Цена — замер, см. «Что проверено».
 `make smoke` и `make check-services` перемерены 28 августа 2026 года,
 `make config-test` — 21 августа, `make check-clickhouse` — 19 августа,
-корневой `make lint` — 9 августа, `make test` — 7 августа; остальные стоят с
+корневой `make lint` — 9 августа, `make test` — 30 августа; остальные стоят с
 замера 6 августа.

 | Цель | Откуда | Что утверждает | Стенд | Цена |
@@ -48,7 +48,7 @@
 | `make check-services` | корень | **Службы работают**: DAG запускается и доходит, топик создаётся и удаляется, Superset логинится и ходит в базу | нужен | 71 с |
 | `make lint` | `generator/` | Код генератора отформатирован и проходит ruff | не нужен | 0,4 с |
 | `make typecheck` | `generator/` | Типы генератора сходятся (ty) | не нужен | 0,5 с |
-| `make test` | `generator/` | Генератор делает то, что обещает; схема события остаётся объявленным контрактом, а собранные из кода [описание выгрузки](../formats/clickstream-event.md) и [опись мира](../../data/world-inventory.json) — свежими | не нужен | 71 с |
+| `make test` | `generator/` | Генератор делает то, что обещает; схема события остаётся объявленным контрактом, а собранные из кода [описание выгрузки](../formats/clickstream-event.md) и [опись мира](../../data/world-inventory.json) — свежими | не нужен | 176,5 с |

 **Строк с именем `make lint` две, и это не опечатка.** Одноимённые цели за
 разными дверями охватывают разное: корневая не видит ни одного файла
@@ -121,10 +121,11 @@ ClickHouse отвечает сразу.
 из каталога `generator/`: стенд им не нужен, а `make test` из них самая
 дорогая. Правки дагов и Superset — корневой `make lint`.

-Тринадцать секунд из её семидесяти одной — пересборка восьми модельных дней
-для сверки с описью мира. Дешевле хеши не сравнить: чтобы узнать, тот ли
-получается мир, его надо получить. Место выбрано по той же оси «кого
-спрашивают» — вопрос обращён к коду генератора, стенд ему не нужен, — и
+Двадцать секунд из ее ста семидесяти шести — пересборка восьми модельных дней
+для сверки с описью мира (20,5 с из 176,5). Дешевле хеши не сравнить: чтобы
+узнать, тот ли получается мир, его надо получить. Место выбрано по той же
+оси «кого спрашивают» — вопрос обращён к коду генератора, стенд ему не
+нужен, — и
 краснеет проверка там, где надо: сразу после правки генератора. Не будь её,
 расхождение всплыло бы получасом позже, на поднятом стенде, где выглядит
 поломкой хранилища, а не забытой пересборкой.
@@ -238,6 +239,77 @@ Kafka → STG → ODS, и живёт он в `make check-clickhouse`.

 ## Что проверено

+**Калибровка заказной стороны 30 августа 2026 года при исполнении #194.**
+Пересборки эталонного мира не будет (#192), поэтому доли заказной стороны
+сверены замером внутренностей генератора — окно 28 модельных дней,
+канонический seed, без транспорта, — тем же приемом, каким `test_plan.py` и
+`test_commerce.py` меряют мир. Команда (из `generator/`):
+
+```bash
+uv run python - <<'PY'
+from collections import Counter
+from clickstream_generator import day, inventory, orders, world
+from clickstream_generator.seeds import CANONICAL_SEED
+
+WINDOW = 28
+class_totals: Counter[str] = Counter()
+outcome_totals: Counter[int] = Counter()
+delivery_totals: Counter[int] = Counter()
+delay_totals: Counter[int] = Counter()
+total_orders = 0
+
+for d in range(WINDOW):
+    today = day.stream(CANONICAL_SEED, d)
+    for key, value in inventory._order_class_counts(today).items():
+        class_totals[key] += value
+    money = today.orders
+    total_orders += len(money)
+    for value in money.outcome.tolist():
+        outcome_totals[value] += 1
+    for value in money.delivery.tolist():
+        delivery_totals[value] += 1
+    for value in money.snapshot_delay.tolist():
+        delay_totals[value] += 1
+
+print(total_orders, dict(class_totals), dict(outcome_totals),
+      dict(delivery_totals), dict(delay_totals))
+PY
+```
+
+6973 заказов за 28 дней. Доли из таблицы сверки (после приоритета классов):
+отменено 5,15% (ориентир мастер-спеки ~5%, в пределах; из них 3,03%
+оплачен-потом-отменен и 2,12% отменен неоплаченным — веса `world.py`
+95/3/2); дубль `purchase` 1,89% (ориентир ~2%, в пределах); дельта суммы
+1,32% (ориентир 1–2%, в пределах); потеря `purchase` 1,78% при броске 3% —
+вычеты штатные: назначенные планом покупки из броска исключены (мост
+склейки), часть случаев уходит в отмену приоритетом; наблюдаемая доля
+принята решением владельца (#194). Стоимость доставки — 35,5% / 49,2%
+/ 15,4%, совпадает с весами `DELIVERY_KOPECKS_WEIGHTS`. Опоздание слепков
+(`ORDER_SNAPSHOT_DELAY_WEIGHTS`) — доля заказов с δ>0 составила 8,39%
+(ориентир мастер-спеки ~10%, в пределах). Скрипт замера в репозиторий не
+входит; вывод — в отчете issue #194.
+
+**Перезамер 30 августа 2026 года при исполнении #192.** Команды запускались
+из `generator/`:
+
+```bash
+time make inventory
+uv run python -m clickstream_generator batch --day 0 --days 8 \
+  --file /tmp/stage7-events.jsonl
+for snapshot_day in 1 2 3 4 5 6 7; do
+  uv run python -m clickstream_generator snapshot --day "$snapshot_day" \
+    --file "/tmp/stage7-snapshot-${snapshot_day}.jsonl"
+done
+wc -c /tmp/stage7-events.jsonl /tmp/stage7-snapshot-{1,2,3,4,5,6,7}.jsonl
+time make test
+```
+
+Опись пересобралась за 20,515 с. Файловый приемник записал 460 731 812 байт:
+458 478 771 байт событий и 2 253 041 байт слепков. `make test` прошел 437/0
+за 176,476 с. Прежние 71 с (7 августа, #42) выросли по двум причинам: тестов
+стало 437 против 407, и потяжелел сам мир — та же пересборка восьми дней
+стоила 13 с, теперь 20,5. Эта правка добавила один тест — проигрыш дня.
+
 **Приемка #172 28 августа 2026 года.** Холодный `create_app()` занимал
 28,3-28,4 секунды, а чтение подключения после запуска - 0,07 секунды. Предел
 30 секунд почти целиком уходил на запуск второго приложения. Увеличивать его
@@ -1,9 +1,13 @@
-# Учебные задания: витрины слоя DM
+# Учебные задания: витрины слоя DM и дашборд в Superset

-Пять домашек. Стенд привозит слой DM наполовину: витрины трех сюжетов
-дашборда и контроль качества построены, остальные витрины строит менти.
-Каждое задание — самостоятельное ТЗ: что за витрина, какое у нее зерно,
-из чего она собирается и как проверить, что собралась верно.
+Пять домашних заданий — про витрины слоя DM. Стенд привозит слой
+наполовину: витрины трех сюжетов дашборда и контроль качества построены,
+остальные витрины строит менти. Каждое из них — самостоятельное ТЗ: что за
+витрина, какое у нее зерно, из чего она собирается и как проверить, что
+собралась верно.
+
+Шестое задание — необязательная лаба в Superset. В ней менти собирает свой
+дашборд поверх пяти витрин.

 Общее устройство слоя — [дока DM](../architecture/dm.md). Она отвечает на
 вопросы «почему так», задание отвечает на вопрос «что сделать».
@@ -13,18 +17,19 @@
 Задания идут по нарастанию: каждое следующее опирается на то, что уже
 усвоено.

-| № | Витрина | Чему учит |
+| № | Результат | Чему учит |
 |---|---|---|
 | 1 | [`events_enriched_v`](events-enriched.md) | слой — это контракт, а не копия данных |
 | 2 | [`top_pages_daily`](top-pages-daily.md) | зерно сменилось — витрина материализуется и встает в конвейер |
 | 3 | [`session_overview`](session-overview.md) | зерно решает, на какие вопросы витрина уже не ответит |
 | 4 | [`dq_errors_daily`](dq-errors-daily.md) | у брака свой день и свой срок жизни |
 | 5 | [`utm_effectiveness`](utm-effectiveness.md) | `declared_` в имени — предупреждение, а не украшение |
+| 6 | [Свой дашборд в Superset](superset-dashboard.md) — необязательная лаба | свои объекты BI живут отдельно от стендовых |

 ## Общие правила

-Они одни на все пять заданий, поэтому записаны здесь, а не повторяются в
-каждом ТЗ.
+Они одни для пяти заданий по витринам, поэтому записаны здесь, а не
+повторяются в каждом ТЗ.

 **Читать — через `_v`.** Публичный договор сущности DDS — представление с
 суффиксом `_v`: `dds.event_v`, `dds.session_v`. Витрина называет только
@@ -74,18 +79,18 @@ DDS, и задания остаются независимыми. Исключе
 собрано верно. В сводку качества конвейера `dm.dq_summary` он не пишет:
 это инструмент лабы, а не история качества стенда.

-Проверка у всех заданий устроена одинаково и золотых констант не содержит:
-рядом с витриной независимым запросом собирается тот же ответ — прямо из
-источника витрины, минуя ее саму. У четырех заданий источник эталона тот
-же, что у витрины, `dds.session_v` или `dds.event_v`; у задания 4 это
-таблицы брака ODS, потому что в DDS у брака представительства нет. Обе
-стороны соединяются по деловому ключу через `FULL OUTER JOIN`, и считается
-число строк, где стороны разошлись или одной стороны нет. Ноль — зеленый.
+Проверка пяти заданий по витринам устроена одинаково и золотых констант не
+содержит: рядом с витриной независимым запросом собирается тот же ответ —
+прямо из источника витрины, минуя ее саму. У четырех заданий источник эталона
+тот же, что у витрины, `dds.session_v` или `dds.event_v`; у задания 4 это
+таблицы брака ODS, потому что в DDS у брака представительства нет. Обе стороны
+соединяются по деловому ключу через `FULL OUTER JOIN`, и считается число строк,
+где стороны разошлись или одной стороны нет. Ноль — зеленый.
 Полное соединение здесь обязательно: при обычном пропавший день или
 пропавший ключ просто не попал бы в результат и остался бы незамечен.

-Раздел «Как проверить себя» каждого ТЗ называет деловой ключ и сравниваемые
-величины. Тот же прием в стендовом исполнении — [даг
+Раздел «Как проверить себя» каждого ТЗ по витрине называет деловой ключ и
+сравниваемые величины. Тот же прием в стендовом исполнении — [даг
 `dq_check`](../../dags/dq_check.py) и запросы в [`sql/dq/`](../../sql/dq).

 **Предупреждение.** Запросы самой проверки лежат в `sql/dq/` открыто, и
@@ -0,0 +1,87 @@
+# Задание 6 (необязательное): свой дашборд в Superset
+
+**Чему учит:** довести свои витрины до потребителя — завести в Superset
+датасеты поверх публичных представлений, подобрать графики под вопросы и
+собрать из них один связный экран.
+
+Эта лаба идет после заданий 1–5 и опирается на их результат. Ее можно
+пропустить: основной предмет стенда — ClickHouse, а здесь вся работа — в
+интерфейсе BI.
+
+## Роль дашборда
+
+Собери обзор трафика и поведения посетителей. Он должен отвечать на три
+вопроса: что происходило в магазине, какие страницы, устройства и рекламные
+каналы дали результат, были ли ошибки приема данных.
+
+Стендовый дашборд «Бизнес-сюжеты» собран из готовых витрин. Свой дашборд
+собери из пяти витрин, которые ты построил в заданиях. Копировать раскладку
+стендового дашборда не нужно: выбери форму, в которой ответы читаются без
+пояснений рядом с экраном.
+
+## Свои объекты — отдельно
+
+Не добавляй графики в стендовый дашборд и не правь его датасеты. При
+инициализации Superset импорт с `--overwrite` заменит ручные правки стендовых
+объектов файлами из репозитория. `make up` свой дашборд не стирает; срок жизни
+таких объектов описан в [доке Superset](../architecture/superset.md), «Импорт
+при каждой инициализации».
+
+Заведи отдельные датасеты и графики, собери из них свой дашборд. Назови его,
+например, «Мои витрины DM». Это то же правило, по которому DDL домашек лежит
+в `sql/ddl/70-labs.sql`: стенд привозит свои объекты, менти создает свои.
+
+## Датасеты
+
+Заведи в подключении `ClickHouse` пять физических датасетов схемы `dm`:
+
+- `events_enriched_v`;
+- `top_pages_daily_v`;
+- `session_overview_v`;
+- `dq_errors_daily_v`;
+- `utm_effectiveness_v`.
+
+## Состав дашборда
+
+Каждая из пяти витрин должна появиться хотя бы в одном графике. Точный тип
+графика выбери сам. На дашборде покажи следующее:
+
+| Витрина | Что показать |
+|---|---|
+| `events_enriched_v` | число событий по часу и типу события |
+| `top_pages_daily_v` | страницы с просмотрами, посетителями и добавлениями в корзину |
+| `session_overview_v` | сравнение устройств по визитам, отказам и визитам с покупкой |
+| `dq_errors_daily_v` | число ошибок по дню загрузки, источнику и классу |
+| `utm_effectiveness_v` | трафик, покупки и заявленную выручку по рекламным каналам |
+
+Для долей используй слагаемые из витрин. Например, доля отказов считается
+как сумма `bounce_sessions`, деленная на сумму `sessions`. Среднее по готовым
+долям для такого графика не подходит — урок задания 3 остается в силе.
+
+Названия графиков, осей и показателей должны объяснять экран без чтения SQL.
+
+## Как проверить себя
+
+Эта лаба проверяется глазами. У расположения панелей и понятных подписей нет
+счетного инварианта, поэтому задачи для нее в `homework_check` нет.
+
+Открой список дашбордов и проверь:
+
+- «Бизнес-сюжеты» остался отдельным стендовым дашбордом;
+- твой дашборд открывается без ошибок и содержит график от каждого из пяти
+  датасетов;
+- подписи, единицы измерения и легенды читаются без обращения к SQL;
+- прямой трафик не исчез из графика UTM, а заявленная выручка не выдана за
+  серверную;
+- пустой график ошибок нормален, если в таблицах брака сейчас нет строк.
+
+Последний проход сделай как читатель: найди на экране самый заметный канал,
+страницу и устройство, затем проверь, понятно ли из подписей, что именно
+сравнивается. Если ответ приходится угадывать, поправь график или его название.
+
+## Приемка
+
+- [ ] пять датасетов читают публичные представления витрин заданий 1–5;
+- [ ] создан отдельный дашборд, стендовые объекты не изменены;
+- [ ] каждая витрина представлена хотя бы одним графиком;
+- [ ] дашборд проверен глазами по разделу выше.
@@ -0,0 +1,279 @@
+# Инвентаризация сюжетов лаб по слоям стенда
+
+Это материал для спеки программы лаб (#202): полный список сюжетов без отбора. Спека решит, что оставить и в каком порядке поставить. Здесь для каждого участка стенда записано, чему на нем научится менти. Тикет — #201, карта — #182.
+
+Каждый сюжет описан четырьмя строками: **урок**, **материал**, **форма** и **проверка**. Возможны три формы:
+
+- *построить свое по ТЗ* — как в пяти домашних заданиях DM: рядом есть образец, но нет готового ответа;
+- *вычитание* — удалить SQL готовой трансформации и написать его заново; даги остаются без изменений (уточнение владельца в комментарии к #148);
+- *расследование* — данные уже лежат на стенде или стенд намеренно ломается, а менти ищет причину и объясняет ее.
+
+Существующие шесть заданий из `docs/labs/` входят в список как готовое ядро слоя DM. Идеи из тикетов #143, #145, #148, #149, #186, #187, #188 разнесены по подходящим участкам. В конце отдельно проверяется гипотеза «вычитание + DQ» для каждого потока нижних слоев.
+
+## STG — прием и сырье
+
+**1. Push против pull: два способа принять топик.**  
+Урок: способ приема зависит от источника. Поток постоянно читает подписанная матвью, а слепок забирает отдельный запрос по команде.  
+Материал: оба чтеца в `sql/ddl/10-stg-tables.sql` (у `orders_raw_kafka` нет ни матвью, ни `ON CLUSTER`, зато есть `kafka_commit_on_select`), матвью приема `sql/ddl/40-stg-views.sql`, забор `sql/stg/orders_raw_load.sql`, `dags/orders_ingest.py`; сравнение цены и наблюдаемости — заготовка спеки (`docs/specs/2026-07-30-stand-v2-realism.md`, раздел 12).  
+Форма: расследование двух живых путей на одном стенде.  
+Проверка: офсеты групп `clickstream_hits` и `clickstream_orders`, счет строк сырья по `_load_id`.
+
+**2. Кто читал топик и куда легли данные.**  
+Урок: нода, которая читает топик, может меняться от прогона к прогону. Раскладка данных не меняется: ее определяет ключ шардирования — свойство самих данных.  
+Материал: колонка `consumer_host` в `stg.hits_raw_dist`; `docs/architecture/storage.md`, «Раскладка по шардам».  
+Форма: расследование данных.  
+Проверка: пересчет ключа шардирования по `hostName()` — строк на чужом шарде нет.
+
+**3. Вторая consumer group — дубли.**  
+Урок: на кластер нужна одна группа потребителей. Если завести вторую, каждая нода получит полную копию топика.  
+Материал: `kafka_group_name` в `sql/ddl/10-stg-tables.sql`; сцена названа спекой (раздел 12).  
+Форма: расследование-опыт «сломай — увидь — верни» на переигранном дне.  
+Проверка: счет событий против описи мира (`make check-clickhouse`); уборка — снятием партиции `_load_ts` (правило из `docs/architecture/testing.md`).
+
+**4. Дырка в офсетах.**  
+Урок: сырье может сохранить не все сообщения, которые пришли из источника. Пустое сообщение или зазор после пересоздания матвью видны только по разрыву в `kafka_offset`, поэтому пропажу не нужно искать глазами.  
+Материал: `docs/architecture/storage.md`, «Что проверено» (опыты 5 и 7 августа); колонка `kafka_offset` в сырье.  
+Форма: расследование.  
+Проверка: непрерывность офсетов внутри партиции.
+
+**5. Две оси времени.**  
+Урок: переобработка данных и очистка диска живут по разным часам. Сырье разбивается на части и удаляется по `_load_ts`, а модельный день появляется только в ODS. Поэтому TTL по модельной дате работал бы неверно.  
+Материал: `sql/ddl/10-stg-tables.sql` (TTL трое суток, `ttl_only_drop_parts`), `docs/architecture/storage.md`, «Срок жизни сырья».  
+Форма: расследование-вопрос (почему нельзя нарезать сырье по `EventDate`).  
+Проверка: ответ сверяется с доводом доки; счетного инварианта нет.
+
+## ODS — типизация и брак
+
+**6. Предикат и его буквальное отрицание.**  
+Урок: годные строки и брак должны делить поток без пропусков и пересечений. NULL в предикате незаметно теряет строку, а исключение роняет вставку и останавливает чтение топика.  
+Материал: `sql/ddl/30-ods-views.sql` (пара матвью событий), `sql/ods/order_parse.sql` (макрос `order_wire_contract`), ADR 0005.  
+Форма: расследование — подложить в топик по строке каждого класса брака и найти их в `ods.event_errors_dist` / `ods.order_errors_dist`.  
+Проверка: «сырье среза = годные + брак» на управляемой пачке; строки опыта убрать за собой.
+
+**7. Три времени и версия-наблюдение.**  
+Урок: у строки заказа есть четыре временные координаты. Версию сущности задает дата слепка источника, а не время загрузки. `FINAL` живет ровно в одном месте — за представлением `_v`.  
+Материал: `sql/ddl/20-ods-tables.sql`, `sql/ddl/30-ods-views.sql`, ADR 0010 и 0014, `docs/architecture/orders/ingestion.md` («Роль ODS»).  
+Форма: расследование — физические версии `ods.order_dist` против `ods.order_v`.  
+Проверка: эталон `argMax` по `updated_at` прямо из сырья (прием #165).
+
+**8. Часовой пояс как способ смотреть на время.**  
+Урок: у ночных событий `toDate(UTCEventTime)` может не совпадать с `EventDate`. Это нормальное свойство данных. День нужно считать по готовой колонке и явно называть часовой пояс, в котором его рассматривают.  
+Материал: `docs/architecture/storage.md`, «Часовые пояса»; ADR 0015.  
+Форма: расследование данных.  
+Проверка: менти сам находит ночные события и объясняет расхождение.
+
+**9. Сырое против разобранного: `ecommerce`.**  
+Урок: типизированный разбор JSON может молча подменить ошибку значением. Например, `qty` со значением «oops» превратится в 0. Поэтому правильность разбора нужно подтверждать инвариантом источника.  
+Материал: колонка `ecommerce` рядом с массивами `purchase_*` / `product_*` в `ods.event`; разбор `items` в `sql/dds/order_rebuild.sql`; спека, раздел 1.2 («кандидат будущей лабы»).  
+Форма: построить свое по ТЗ — разобрать `ecommerce` запросом и сверить с готовыми массивами того же события.  
+Проверка: построчная сверка с колонками-массивами.
+
+## DDS — модель
+
+**10. Лаба сессий: своя нарезка против эталона.**  
+Урок: сессия — расчетная сущность, границы которой определяет логика в хранилище. Самостоятельная нарезка может разойтись с эталоном. Если расхождение невозможно, задание сводится к `GROUP BY` по готовому полю.  
+Материал: `docs/architecture/dds/session.md`, `sql/dds/session_rebuild.sql` (два окна, полный порядок `(event_time, event_id)`, детерминированный чекан), эталон `VisitID` в `ods.event_v`.  
+Форма: построить свое — менти собирает нарезку сам до знакомства со стендовым кодом; либо вычитание `session_rebuild.sql` (раздел о гипотезе ниже).  
+Проверка: `dq_check` / `sessions_vs_reference` (зерно кука × день против `uniqExact(VisitID)`); затем сравнение со стендовой нарезкой по `session_id`.
+
+**11. Поштучный разбор расхождения нарезки.**  
+Урок: счетная сверка показывает, сколько сессий разошлось. Чтобы понять, где именно отличаются границы, нужно вручную соединить свою сессию с эталонной по времени.  
+Материал: `sql/dq/sessions_vs_reference.sql`, `docs/architecture/dds/session.md`, «Сверка с эталоном» («поштучное сопоставление границ — материал лабы»).  
+Форма: расследование.  
+Проверка: найденная кука, день и пауза, на которой решения разошлись.
+
+**12. Склейка идентичностей во времени (#145).**  
+Урок: текущее знание о пользователе и знание на выбранную дату дают разные отчеты. Если использовать сведения из будущего, исторический график известной аудитории изменится.  
+Материал: `dds.identity_map_v` (пары без временной колонки — решение `docs/architecture/dds/identity.md`), момент связи выводится как минимум времени `purchase`-события, соединенного с заказом.  
+Форма: построить свое (запрос, без изменения стенда).  
+Проверка: два способа на одном наборе данных; расхождение объясняется письменно.
+
+**13. Справочник регионов (#143).**  
+Урок: справочник содержит данные, которыми источник владеет вне хранилища. Если собрать словарь руками, можно разобраться в механике, которую готовый каталог стенда позволяет только использовать.  
+Материал: образец `sql/ddl/05-dic-catalog.sql` и ADR 0012; зацепка в контракте — `region_city_id` / `region_country_id` отдаются как есть (`dds.event_v`).  
+Форма: построить свое по образцу (свой CSV, подложка, словарь, `dictGet` в отчете).  
+Проверка: обогащенный отчет; неатомарность обновления словаря на двух нодах — дополнительное наблюдение (спека, раздел 12).
+
+**14. Инвариант позиций: недостающая проверка.**  
+Урок: равенство «цена × количество = items_total» проверяет, не исказил ли молчаливый разбор данные. Сейчас это равенство проверяют вручную, хотя ему нужно постоянное место в контуре DQ.  
+Материал: комментарий в `sql/dds/order_rebuild.sql` («постоянное место такой проверки — контур DQ этапа 4; пока она делается руками»), образцы `sql/dq/*_vs_dds.sql`, `dags/dq_check.py`.  
+Форма: построить свое — новая проверка по образцу существующих пяти.  
+Проверка: проверка обязана уметь краснеть — испортить позицию руками и увидеть красное (`docs/architecture/testing.md`).
+
+**15. Сверка слоя с источником по дню.**  
+Урок: трансформация выполняет заданное правило, но сама не замечает, что часть данных не приехала. Это обнаруживает отдельная сверка слоя с источником.  
+Материал: `docs/architecture/etl.md`, «Чего конвейер о себе не знает» (три слепых пятна и лекарство: счет заказов и поздний `updated_at` с обеих сторон).  
+Форма: построить свое — вторая самодельная DQ-проверка.  
+Проверка: снести часть дня в ODS-окне — проверка краснеет, конвейер сам не замечал.
+
+## DM — витрины
+
+**16. Пять домашек DM (готовое ядро).**  
+Урок: готовые ТЗ уже содержат пять отдельных уроков (`docs/labs/README.md`): `events_enriched_v` показывает, что слой задает контракт, а не копирует данные; `top_pages_daily` меняет зерно, материализует витрину и включает ее в конвейер; `session_overview` учит хранить слагаемые вместо средних и не складывать уникальные значения, даже если на текущих данных результат совпадает; `dq_errors_daily` показывает, что у брака есть собственный день и срок жизни, а витрина может пережить источник; `utm_effectiveness` объясняет, зачем в имени нужно предупреждение `declared_`.  
+Материал: пять готовых ТЗ в `docs/labs/README.md`.  
+Форма: построить свое по ТЗ.  
+Проверка: `dags/homework_check.py` + `sql/dq/*_vs_dds.sql` (полное внешнее соединение с независимым ответом).
+
+**17. Свой дашборд в Superset (готовая необязательная лаба).**  
+Урок: пользовательские объекты BI хранятся отдельно от стендовых и переживают перезапуск. Стендовые объекты при импорте перезаписываются.  
+Материал: `docs/labs/superset-dashboard.md`, `docs/architecture/superset.md`.  
+Форма: построить свое.  
+Проверка: глазами — счетного инварианта у раскладки панелей нет.
+
+**18. Инкремент против пересборки (#149, повышенная сложность).**  
+Урок: чтобы обновлять меньше данных, приходится хранить историю изменений. Полная перезагрузка эту историю стирает.  
+Материал: `sql/dm/daily_traffic_rebuild.sql` (полный пересчет), `docs/architecture/dm.md`, «Ритм пересборки» и отклоненный вариант; момент `first_matched_at` — из сюжета 12.  
+Форма: построить свое (инкрементальная альтернатива рядом со стендовой).  
+Проверка: бесплатный контроль — результат обязан совпасть с эталонной витриной `dm.daily_traffic_v`.
+
+**19. Вычитание стендовых витрин.**  
+Урок: при сверке двух источников нужен `GLOBAL FULL OUTER JOIN` с подзапросами с обеих сторон, `join_use_nulls` и явный приоритет классов. Значение с отсутствующей стороны должно остаться `NULL`, а не превратиться в ноль.  
+Материал: `sql/dm/purchase_vs_orders_rebuild.sql` (и соседние `revenue_daily_*`, `daily_traffic_*`), `docs/architecture/dm.md`.  
+Форма: вычитание — с оговоркой: запросы `sql/dq/*_vs_dds.sql` лежат открыто и почти дословно повторяют рецепт витрины. Предупреждение из `docs/labs/README.md` («открыв их до того, как задание сделано, ты обменяешь урок на готовый SQL») здесь особенно важно.  
+Проверка: `dq_check`, группа `marts_vs_dds` + `classes_vs_inventory`.
+
+## BI — Superset (сюжеты сверх готовой лабы)
+
+**20. Ловушка ноды 2.**  
+Урок: забытый `ON CLUSTER` и представление над локальной таблицей могут проявиться только в дашборде. Superset намеренно читает ноду 2, а DDL запускается с ноды 1.  
+Материал: `docs/architecture/superset.md`, «Устройство зоны»; спека, «Роли нод».  
+Форма: расследование-опыт (создать объект без `ON CLUSTER`, открыть дашборд).  
+Проверка: своя же находка и починка.
+
+## Поперек слоев
+
+### Airflow-переобработка по дневным партициям
+
+**21. Переиграть день X.**  
+Урок: объем повторного прогона определяется состоянием хранилища. После падения конвейеру не нужно помнить параметры прошлого запуска: он ищет первую несобранную дату, а не последнюю собранную.  
+Материал: `sql/dds/order_scope.sql` и `session_scope.sql` (окно + хвост от первой дыры, `GLOBAL NOT IN`), `dags/dds_transform.py` (день — отдельная размноженная задача замены), `docs/architecture/etl.md`.  
+Форма: расследование-опыт — снести партицию дня в `dds.session_rep`, запустить `etl_pipeline` без параметров, увидеть, как объем сам нашел дыру.  
+Проверка: `dq_check` зеленый, день вернулся тем же (детерминированный чекан).
+
+**22. Атомарность — пошардовая.**  
+Урок: `REPLACE PARTITION` заменяет данные в локальных таблицах по одному шарду. Если одна из двух замен завершится ошибкой, половина дня останется старой. Сам конвейер этого не заметит, поэтому нужна отдельная сверка.  
+Материал: `sql/dds/order_replace.sql` (комментарий о границе обещания), `docs/architecture/etl.md`, «Чего конвейер о себе не знает»; правило донора — `sql/ddl/45-dds-tables.sql`.  
+Форма: расследование (в паре с сюжетом 15).  
+Проверка: `purchase_vs_orders_vs_dds` или самодельная сверка по дню.
+
+### Сверка purchase vs orders (классы A–D)
+
+**23. Воронка подтверждений и недосчет трекера (#186, класс B).**  
+Урок: со стороны трекера потерянное событие можно обнаружить только по разрыву воронки между `/confirmation` и `purchase`. Отсюда правило: поведение считаем по трекеру, деньги — по бэкенду.  
+Материал: `lost_event` в `dm.purchase_vs_orders_v`, события дня в `dds.event_v`; механика — `docs/architecture/orders/fate.md` («потеря точечная»).  
+Форма: расследование.  
+Проверка: оцененный недосчет сходится с долей `lost_event` закрытых дней.
+
+**24. Бизнес-дубль и наивная выручка (#187, класс D).**  
+Урок: движок удаляет технические дубли, а бизнес-дубли приходится определять самим — по `purchaseID`, а не по совпадению строк. `ReplacingMergeTree` не удалит дубль с новым `WatchID`, и это правильное поведение.  
+Материал: `duplicate_event`, свертка по `purchase_id[1]` в `sql/dm/purchase_vs_orders_rebuild.sql`; `fate.md` («дубль сюжетный»).  
+Форма: расследование — наивный `SUM` против дедуплицированного.  
+Проверка: разница равна вкладу дублей; сверка с `dm.revenue_daily_v`.
+
+**25. Дельта суммы объясняется сравнением позиций (класс C).**  
+Урок: `amount_delta` обозначает конкретное расхождение, а не случайный шум. Его можно до копейки объяснить вычеркнутой позицией, если разобрать вложенный JSON и применить `ARRAY JOIN`. Ради этого навыка позиции и разбираются.  
+Материал: `amount_delta` в сверке, массивы `product_*` события против `item_*` заказа; `fate.md` («дельта — вычеркнутая позиция»).  
+Форма: расследование.  
+Проверка: найденная позиция и ее полная стоимость равны дельте.
+
+**26. Две дороги отмены и история версий (класс A).**  
+Урок: текущее состояние заказа не сохраняет его историю. Различить случаи «оплачен и отменен» и «отменен неоплаченным» можно только по следам: физическим версиям ODS до слияния и сырью STG, пока оно хранится трое суток.  
+Материал: `fate.md`, «Что из двух дорог видно»; `ods.order_dist`, `stg.orders_raw_dist`; выручка дня, которая выросла и убыла.  
+Форма: расследование с ограничением по времени — часть случаев неразличима принципиально, и признать это тоже урок.  
+Проверка: списки заказов по дорогам, сверенные с историей версий.
+
+### Опоздания и закрытие дня
+
+**27. Опоздавшие заказы и закрытое окно (#188).**  
+Урок: отчет за день зависит от момента расчета. День можно считать закрытым, когда источник уже не способен его изменить. Поэтому опись хранит счетчики классов только для закрытых дней.  
+Материал: `awaiting_order` в `dm.purchase_vs_orders_v`, задержка слепков D+1/D+2 (`fate.md`, «Опоздание»), `data/world-inventory.json` (счетчики `orders` только у дней с закрытым окном), возврат `awaiting_order`-дней в объем — `sql/dm/purchase_vs_orders_scope.sql`.  
+Форма: расследование по ходу проживаемых дней.  
+Проверка: вчерашний отчет, не сошедшийся утром, сходится завтра; разность слепков называет опоздавших.
+
+**28. Дыхание выручки.**  
+Урок: значение выручки за день меняется, пока день внутри окна изменяемости, а после выхода из окна фиксируется. Эти изменения видны как повторные пересборки партиции.  
+Материал: `dm.revenue_daily_v` по ходу дней, окно из ярлыка `snapshot_date` (`sql/dm/revenue_daily_scope.sql`), K = 7 — константа мира.  
+Форма: расследование-наблюдение (снять один день несколько раз).  
+Проверка: за окном значение больше не меняется.
+
+### Мониторинг и runbook
+
+В репозитории пока нет runbook для случаев «keeper упал / DDL повис». Спека оставляет его в хвосте этапа 9 вместе с `system.text_log` (ADR 0002), потому что такой документ должен опираться на реальный опыт. Поэтому менти может написать runbook сам: по шагам сломать сценарий, записать наблюдения и оставить стенду документ, которого сейчас не хватает.
+
+**29. Keeper — общая память кластера.**  
+Урок: без keeper останавливаются DDL и репликация. На дашборде это бывает видно раньше, чем в ошибках запросов. Читаемый путь в keeper помогает понять, какие данные он хранит и за что отвечает.  
+Материал: панель keeper и очередь DDL в `docs/architecture/monitoring/cluster.md`, `system.zookeeper` (читаемый путь — `docs/architecture/storage.md`, «Путь реплицированных таблиц»), `make smoke` / `make check-clickhouse`.  
+Форма: расследование-опыт «посмотрели — сломали — увидели — вернули» (остановить keeper), итог — свой runbook.  
+Проверка: возврат к зеленым целям `make`; шаги записаны.
+
+**30. Повисший DDL.**  
+Урок: каждый запрос `ON CLUSTER` проходит через keeper. Очередь распределенных DDL показывает, дошел ли запрос до обеих нод и что ответила каждая из них.  
+Материал: `system.distributed_ddl_queue`, панель «Распределенный DDL» (`cluster.md`: единственная панель без `clusterAllReplicas` — и почему).  
+Форма: расследование-опыт (DDL при недоступной второй ноде, таймаут `ON CLUSTER`).  
+Проверка: запись в очереди со статусом по нодам; починка доводит до `Finished`.
+
+**31. Мониторинг сам стоит денег.**  
+Урок: запросы Grafana попадают в `system.query_log` вместе с запросами людей. Самый частый клиент хранилища — сам мониторинг. Если отфильтровать его запросы, стоимость наблюдаемости станет невидимой.  
+Материал: `docs/architecture/monitoring/queries.md` (панель «Кто спрашивает», строки начала и конца, куски шардов в панели ошибок).  
+Форма: расследование.  
+Проверка: собственное объяснение верха списка тяжелых запросов.
+
+**32. Свежесть второго источника — пила, а не линия.**  
+Урок: возраст заказов растет в течение дня и резко уменьшается после нового слепка. Так устроен источник; это не признак деградации. Для панелей свежести, потока и брака выбираются разные слои данных. Если выбрать неверный слой, панель даст правдоподобный, но ложный ответ.  
+Материал: `docs/architecture/monitoring/data.md` (почему свежесть — ODS, поток и брак — сырье, окно доли брака).  
+Форма: расследование.  
+Проверка: предсказать форму графика до взгляда на него.
+
+### За границей лаб — опорные точки лекций
+
+Спека (раздел 12) оставляет несколько сюжетов для лекций и не включает их в лабораторные работы: `Sign` и CollapsingMergeTree (почему на стенде `sum(Sign)` равен `count()`, а в бою нет), «как выбирают топологии в бою», идентичность «как в бою» (`setUserID`, вероятностная склейка, identity graph), анти-паттерны ключа шардирования. Последний сюжет уже входит в домашние задания DM как требование защитить выбранный ключ (`docs/labs/README.md`).
+
+## Гипотеза «вычитание + DQ» для нижних слоев
+
+В #148 предложено удалить SQL трансформаций потока и написать его заново. Владелец уточнил, что даги менять не нужно: это несущая инфраструктура. Обратную связь дают инварианты, которые не зависят от реализации слоя. Ниже каждый поток проверяется отдельно: что можно отдать на переписывание, что должно остаться, чем проверять результат и где заканчивается эталон.
+
+На всю таблицу влияют два общих факта:
+
+- `homework_check` покрывает только пять витрин DM. `dq_check` содержит пять проверок, но внешний эталон есть лишь у двух: `sessions_vs_reference` использует чужой чекан `VisitID` из `ods.event_v`, а `classes_vs_inventory` — опись мира. Три проверки `*_vs_dds` пересчитывают витрину из DDS по тому же рецепту. Они находят ошибку в сборке витрины, но не ошибку в DDS, потому что обе стороны читают один слой.
+- Все сверки читают таблицы `_dist`, поэтому их агрегаты не зависят от раскладки (спека, раздел 6). Если строка попала не на свой шард, счетные проверки останутся зелеными. Это ловит только пересчет ключа шардирования по `hostName()` (прием из `docs/architecture/storage.md`, замер #137). Такой пересчет нужно явно включать в ТЗ каждого вычитания.
+
+### По потокам
+
+**События STG (прием).** На переписывание этот участок не отдается. Здесь почти нет трансформации: `stg.hits_raw_mv` перекладывает колонки (`sql/ddl/40-stg-views.sql`). При этом пересоздание матвью на работающем стенде незаметно пропускает ближайшие сообщения (замер в `storage.md`, «Что проверено»). Чтец, таблицы сырья и матвью остаются несущей стеной. Урок этого участка раскрывают расследования из сюжетов 1–5.
+
+**События STG → ODS (разбор).** Вся логика — в DDL, в паре матвью `sql/ddl/30-ods-views.sql`; отдельных файлов событий в `sql/ods/` нет. Удаление и пересоздание этих матвью остановит прием и снова создаст зазор с пропущенными сообщениями. Поэтому обычное вычитание здесь не подходит. Рабочая форма — **«собери рядом»**: выполнить пакетный `INSERT SELECT` из сырья в собственную таблицу по срезу `_load_ts`, а затем построчно сверить результат с нетронутым `ods.event_v`. Эталоном служат стендовый ODS и подневный счет против описи (`make check-clickhouse`). Однако опись проверяет только количество и только для покрытых ею дней. Содержимое неопорных колонок остается без независимой проверки: неверно разобранные UTM или браузер нигде не покраснеют, потому что витрины сверяются с DDS, а DDS читает ODS. Срок работы тоже ограничен: сырье хранится трое суток.
+
+**Заказы STG (забор, `sql/stg/orders_raw_load.sql`).** Формально трансформация вынесена в отдельный файл, но ее учебный смысл сводится к перекладке колонок, а цена ошибки велика. Офсеты коммитятся при чтении, поэтому неверный повтор унесет слепок до следующего переигрыша дня через пульт. Этот участок остается стеной. Эталон описи — хеш байтов слепка — проверяет топик, но не сам забор.
+
+**Заказы STG → ODS (`sql/ods/order_parse.sql`).** Вычитание возможно с оговоркой. Это пакетный шаг, идемпотентный по `_load_id`: повтор не меняет `ods.order_v` («Что проверено» в `orders/ingestion.md`). Брак обрабатывается отдельной целью, а слепок можно вернуть переигрышем дня. Обратную связь менти собирает сам: проверяет равенство «сырье среза = годные + брак» по `_load_id`, а текущее состояние сверяет с `argMax` по `updated_at` из сырья. Ниже по течению результат проверяет `classes_vs_inventory` через DDS и витрину. Слабое место — ветвь брака. Чистый мир не производит брак, поэтому отрицание предиката останется непроверенным, пока менти сам не подложит по строке каждого класса. Готовый рецепт есть в `orders/ingestion.md`, «Риски и проверка»; после опыта данные нужно обязательно убрать.
+
+**DDS сессия (`session_scope` / `rebuild` / `replace`).** Это лучший поток для вычитания: здесь гипотеза подтверждается без дополнительных условий. Эталон `VisitID` внешний, а `sessions_vs_reference.sql` считает чужой чекан и не повторяет алгоритм нарезки. Ошибиться можно в важных местах: в полном порядке окон, границе суток в `PARTITION BY`, детерминированном чекане и расчете объема из позиции мира. Эталон заканчивается на атрибутах строки. Сверка работает на зерне кука × день и проверяет только число сессий. Поэтому неверные границы, длительность, вход, выход или UTM могут пройти зеленым. `session_overview` из `homework_check` тоже согласится, потому что сверяет витрину с тем же слоем. Вторая ступень обратной связи — поштучная сверка границ по `VisitID` из сюжета 11, которую менти пишет сам.
+
+**DDS заказ (`order_scope` / `rebuild` / `replace`).** Вычитание возможно при условии: сначала нужно построить недостающую проверку. Косвенный эталон уже есть. `classes_vs_inventory` ловит потерянные заказы и неверные статусы закрытых дней, а `purchase_vs_orders` проверяет `items_total`. Но независимо не проверяются разбор массивов `item_*` и время в поясе `Europe/Samara`. Выручка сойдется сама с собой, а счетчиков выручки в описи намеренно нет (спека, раздел 8). Стенд уже подсказывает решение: до вычитания нужно реализовать инвариант «цена × количество = items_total» из сюжета 14. Последовательность «сначала сторож, потом ломать» сама становится частью урока.
+
+**DDS карта идентичностей (`identity_map_rebuild.sql`).** Для чистого вычитания этот поток не подходит: независимого эталона нет. `daily_traffic_vs_dds` читает карту с обеих сторон, поэтому пустая или задвоенная карта пройдет проверку. Счетчики идентичности в опись не входят (спека, раздел 8). Менти может сам написать слабые инварианты: `known_users <= visitors` и «каждая пара подтверждена покупкой и заказом». Они проверят допустимость пар, но не их полноту. Подходящие формы — «собери рядом и сверь со стендовой картой» либо вычитание вместе с самодельной проверкой, которая честно названа неполной.
+
+**DM стендовые витрины.** Формально это самый защищенный участок: `dq_check` независимо пересчитывает каждую витрину. На деле проверка содержит готовый ответ: `revenue_daily_vs_dds.sql` дословно повторяет рецепт витрины. Вычитание возможно как сюжет 19, но только с предупреждением из `docs/labs/README.md` о цене подглядывания.
+
+### Сводная таблица
+
+| Поток | Отдать на переписывание | Несущая стена | Обратная связь | Где кончается эталон |
+|---|---|---|---|---|
+| События STG | ничего | чтец, сырье, `hits_raw_mv` | опись (счет) | все, кроме счета |
+| События STG→ODS | «собери рядом», не вычитание | обе матвью, `*_errors` | стендовый ODS рядом, опись | содержимое неопорных колонок; окно сырья 3 суток |
+| Заказы STG | ничего | чтец, забор | хеш слепка в описи | сам забор |
+| Заказы STG→ODS | `order_parse.sql` | `*_errors`, чтец | баланс среза по `_load_id`, `argMax(updated_at)`, опись классов | ветвь брака — пока не подложен брак руками |
+| DDS сессия | `session_*` (все три) | донор, DDL, даг | `sessions_vs_reference` (внешний эталон) | атрибуты строки — нужна поштучная сверка |
+| DDS заказ | `order_*` (все три) | донор, DDL, даг | опись классов, `items_total` в сверке | разбор позиций и пояс — сначала сюжет 14 |
+| DDS карта | только с оговорками | DDL, даг | нет независимой | почти сразу; форма — «собери рядом» |
+| DM витрины | `revenue/pvo/traffic` | доноры, DDL, даг | `dq_check` целиком | ответ лежит в самой проверке |
+
+### Вывод
+
+Гипотеза «вычитание + DQ» подходит не для всех нижних слоев. Без оговорок она работает только для сессий DDS: там есть внешний эталон, настоящие места для ошибок и проверка, которая не содержит готового решения.
+
+Для заказов DDS и разбора заказов ODS нужна последовательность «сначала построй сторожа, потом ломай». Недостающие инварианты — сюжеты 14 и 15, а также баланс среза — сами входят в учебный материал. Их нужно построить до вычитания.
+
+STG и прием событий нельзя отдавать в форме «удали и перепиши»: код там служит несущей частью стенда. Для этих участков подходят расследования и форма «собери рядом».
+
+У всех счетных проверок остается общая дыра — раскладка по шардам. Поэтому пересчет ключа по `hostName()` должен входить в ТЗ каждого вычитания отдельной строкой.
@@ -265,7 +265,7 @@ CSV в репозитории (`data/catalog/products.csv`: `sku`, `name`, `cate
 | | Расхождение | Механика в генераторе | Ориентир доли |
 |---|---|---|---|
 | A | Отмена | заказ дошёл до `cancelled`, `purchase` остался | ~5% заказов — отменённые вообще, обе дороги отмены вместе |
-| B | Потерянное событие | заказ есть, `purchase` не доехал | ~3% |
+| B | Потерянное событие | заказ есть, `purchase` не доехал | бросок 3%, наблюдаемых ~1,8%: часть маячков защищена парами склейки, часть уходит в отмену приоритетом |
 | C | Дельта суммы | вычеркнутая позиция: товара не оказалось в наличии, у заказа на одну позицию меньше, чем в клиентских массивах. Сверка приведена к сравнимой базе (`items_total`, не `total`); `amount_delta` — остаток, не объяснённый этим приведением, и сравнением позиций он объясняется — на этом стоит урок класса | ~1–2% |
 | D | Дубль события | повторный `purchase` от обновления `/confirmation`: новый `WatchID` с тем же `purchaseID` — бизнес-дубль, не технический; дедуп ReplacingMergeTree его не съедает и не должен | ~2% |

@@ -274,8 +274,9 @@ CSV в репозитории (`data/catalog/products.csv`: `sku`, `name`, `cate

 Пятое — **опоздание** — бесплатно даёт формат доставки: часть заказов
 впервые появляется в слепке D+1/D+2 («вчера не сходилось, сегодня сошлось»),
-ориентир ~10%. Точные доли фиксируются при пересборке эталонного мира;
-опись хранит счётчики наблюдаемых классов после приоритета — в заказах и
+ориентир ~10%. Точные доли зафиксированы замером на каноническом мире
+(28 дней, 2026-08-30, #194) — запись в «Что проверено»
+[карты проверок](../architecture/testing.md); опись хранит счётчики наблюдаемых классов после приоритета — в заказах и
 только по дням с закрытым окном (раздел 8).

 Не берём: сироту-фрод (`purchase` есть, а заказа не будет никогда) —
@@ -532,10 +533,11 @@ Kafka день переигрывается генератором заново:

 ## 8. Эталонный мир и опись

-В git хранится только опись эталонного мира; сам снимок (14 модельных
-дней) генерируется на месте — при `make up` и при проверках (решение
-развилки «Производительность» карты #26, подробности —
-[спека генератора](2026-08-01-generator.md), раздел 5). Опись несёт
+В git хранится только опись эталонного мира; сам снимок генерируется на
+месте — при `make up` и при проверках (решение развилки «Производительность»
+карты #26, подробности — [спека генератора](2026-08-01-generator.md),
+раздел 5). Снимок — 8 дней, совпадает со стартовым миром: обещание в 14 дней
+снято на этапе 7. Опись несёт
 паспорт мира (каноническое зерно, версия генератора), контрольные счётчики
 и хеши по дням; проверки «пустой git diff» и «пересгенерируй день N —
 сравни хеш» живут на ней. Политика версионирования артефакта (бывший туман
@@ -555,8 +557,8 @@ Kafka день переигрывается генератором заново:
  названного читателя в опись не кладётся
  ([что хранит опись](../architecture/orders/inventory.md)).

-Снимок вырастет против v1 (ecommerce-массивы, заказы) — размер проверить
-при пересборке.
+Размер снимка замерен на этапе 7 — запись в разделе «Что проверено»
+[карты проверок](../architecture/testing.md).

 ## 9. Оценка объёма исполнения

@@ -618,8 +620,8 @@ v2 стартует пустым, поэтому объём ниже — это
   выручка, сверка A+C.
 5. Airflow: `etl_pipeline` (партиционная переобработка).
 6. Расхождения B+D и опоздания; счётчики описи.
-7. Эталонный мир: опись и пересборка снимка, чек-скрипты; CI-генерация
-   на amd64 и arm64.
+7. Эталонный мир: опись и пересборка снимка, чек-скрипты. CI-генерация
+   снята (спека генератора, раздел 5).
 8. Superset-дашборд v2.
 9. Мониторинг и runbook «keeper упал / DDL повис в очереди». Состав дашбордов
   и границы — ADR 0002. Этап идёт не подряд, см. ниже.
@@ -658,7 +660,10 @@ ADR 0002 с приёмочными совпадают почти целиком.
  работой после этой спеки; редизайн лаб v1 (#7) остаётся в v1 и сюда не
  переносится. Исключение — домашки слоя DM: ТЗ витрин менти и даг
  самопроверки забраны в этап 4 резолюцией #135, потому что витрина менти и
-  конвейер, в который она встает, проектируются вместе. Единый стиль блока
+  конвейер, в который она встает, проектируются вместе. Сюда же —
+  необязательная лаба «свой дашборд в Superset» (#197): она стоит на
+  витринах домашек DM и продумана до готового ТЗ в этапе 8, тогда как
+  остальные лабы пока на уровне идей. Единый стиль блока
  домашек — за работой учебного пути. Спека даёт будущим лабам только
  опорные точки — контрольные числа описи (сверка, идентичность). Явное
  следствие: после этапа 9 стенд работает, но учебного пути на нём ещё нет.
@@ -65,7 +65,8 @@
  приём на стороне хранилища.
 - **Один сериализатор, глупые приёмники.** День-функция выдаёт канонические
  байты; приёмники — файл, Kafka пачкой, Kafka с темпом.
- **Числа.** Средний день ~50 тыс. событий; эталонный снимок — 14 дней;
+- **Числа.** Средний день ~50 тыс. событий; эталонный снимок совпадает со
+  стартовым миром — 8 дней;
  в git — только опись мира; автоматических порогов по времени нет.

 ## 1. Модель мира
@@ -358,10 +359,17 @@
 - **Средний модельный день — ~50 тыс. событий**; суточные волны с пиками до
  ~2× среднего, будни/выходные; ≈8–12 тыс. сессий, 6–8 тыс. посетителей —
  правдоподобный средний магазин.
- **Эталонный снимок — 14 дней**: две полные календарные недели, D0 —
-  понедельник. Самая короткая длина, при которой есть замороженная зона за
-  окном K = 7, дышащая зона и две волны недельной сезонности. Удлинение до
-  месяца — дешёвый ход (пересборка описи), если понадобится.
+- **Эталонный снимок совпадает со стартовым миром — 8 дней**: понедельник
+  по понедельник, полная неделя и один закрытый день за окном K = 7.
+  Обещание в 14 дней снято на этапе 7 (решение владельца 2026-08-30):
+  у дней 8–13 не нашлось читателя — лабы проигрывают мир дальше без описи,
+  транспорт байты с описью не сверяет, а проверке «пересгенерируй день N —
+  сравни хеш» день 3 годится так же, как день 13. Замеры и тесты, меряющие
+  мир на окне в две недели, не меняются: мир — функция без края, окну
+  замера опись не нужна. Удлинение описи остается дешевым ходом
+  (пересборка) и делается, когда читатель появится — например, если
+  растяжке `classes_vs_inventory` понадобится сверять больше одного
+  закрытого дня.
 - **В git — только опись, снимок не хранится.** Снимок генерируется при
  создании мира и в проверках генератора: артефакт — кэш чистой функции, кэш в
  git не хранят. Опись несёт паспорт мира, счётчики и хеши по дням; проверки
@@ -370,7 +378,9 @@
  повторный подъём не пересчитывает. Честная потеря —
  страховка на случай платформенного бага: раньше менти с расходящимися
  байтами мог взять готовый снимок из git, теперь он упрётся в красный чек
-  описи; смягчение — CI гоняет генерацию на amd64 и arm64.
+  описи; смягчение — дисциплина целочисленной случайности (раздел 2):
+  расхождения amd64/arm64 сняты устройством, а не сторожем. CI ради одного
+  прогона не заводится (решение владельца 2026-08-30).
 - **Живой день — ×60 по умолчанию**: модельные сутки за 24 реальные минуты,
  суточная волна разворачивается на глазах; темп в среднем ~35 событий/с,
  в пиковые часы сильных дней — до ~100. Число —
@@ -389,7 +399,7 @@
 | Операция | Ориентир |
 |---|---|
 | Генерация одного дня | 1,7–2,8 с (замер 7 августа 2026 года) |
-| Пересборка эталонного мира (14 дней + опись, без транспорта) | до минуты |
+| Пересборка эталонного мира (8 дней + опись, без транспорта) | 20,5 с (замер 30 августа 2026 года) |
 | Заливка стартового мира при `make up` (8 дней, Kafka → матвью → ODS) | 22,5 с (замер 7 августа 2026 года) |
 | Лаг живого дня | секунды |

@@ -497,8 +507,8 @@
  Расхождение переменной с данными (менти почистил партицию руками) лечится
  документацией, а не сторожем: постоянная сверка была бы проверкой, красной
  в норме ([ADR 0002](../adr/0002-monitoring-scope.md)).
- **Этап 7 (эталонный мир)**: пересборка — это опись, не артефакт;
-  CI-генерация на amd64 и arm64.
+- **Этап 7 (эталонный мир)**: пересборка — это опись, не артефакт.
+  CI-генерация на amd64 и arm64 снята — резолюция в разделе 5.
 - **Будущие лабы**: перезаливка дня X пакетным режимом проигрывателя —
  готовая демонстрация идемпотентности конвейера.

@@ -925,11 +935,13 @@

 ### Опись мира и словарь

- **Опись мира одна и растет до эталонной** (#42, 2026-08-07; решение владельца
-  при нарезке, 2026-08-01). Стартовый мир этапа 2 — первые восемь дней,
+- **Опись мира одна** (#42, 2026-08-07; эталонная длина — 8 дней, этап 7,
+  2026-08-30). Стартовый мир этапа 2 — первые восемь дней,
  понедельник по понедельник: полная неделя и первый замкнутый цикл K = 7.
-  `data/world-inventory.json` — та самая опись, которую обещает раздел 5, пока
-  короткая; этап 7 продлит ее до 14 дней, а не заведет вторую. В JSON лежат
+  `data/world-inventory.json` — та самая опись, которую обещает раздел 5.
+  Этап 7 оставил ее восьмидневной: у хвоста в шесть дней не нашлось читателя
+  (резолюция — в разделе 5); вырастет она продолжением этого же файла, а не
+  вторым. В JSON лежат
  паспорт мира — зерно, версия генератора и хеш каталога — и строки дней с
  датой, числом событий и хешем. Опись собирает `make inventory`, свежесть
  сторожит `test_inventory.py` тем же способом, что свежесть описания выгрузки.
@@ -0,0 +1,293 @@
+# Программа учебных лаб
+
+Эта спека собирает программу лаб из
+[инвентаризации сюжетов](../research/2026-08-31-labs-inventory.md), выполненной
+в тикете #201. Тикет спеки — #202, карта — #182.
+
+Статус: спека принята владельцем; судьба идей-кандидатов решена здесь поименно.
+
+## 1. Кому и зачем
+
+Менти уже прошел большой теоретический курс ClickHouse объемом около 60 часов.
+Он знает устройство системы в теории, но почти ничего не делал своими руками.
+
+Поэтому в программе нет вводного блока с теорией. Здесь теория становится
+ремеслом: менти руками осваивает слои хранилища, DQ, оркестрацию и
+идемпотентность.
+
+Обещание программы: менти проходит конвейер стенда автором, а не читателем.
+
+## 2. Устройство программы: основная программа и факультативы
+
+У частей программы два статуса, третьего нет.
+
+**Основная программа** — обязательная часть. Менти проходит ее целиком и по
+порядку, потому что каждая следующая ступень опирается на предыдущую. От
+ступени к ступени растет самостоятельность: сначала менти получает готовые ТЗ с
+готовыми сторожами (DQ-проверками), а затем строит сторожей сам.
+
+**Факультативы** — необязательные лабы. Они собраны в тематические разделы,
+чтобы менти мог одним взглядом выбрать интересное. Для каждого раздела указано,
+после какой ступени основной программы он открывается.
+
+В программе используются четыре формы заданий:
+
+- *построить свое по ТЗ* — рядом есть образец, но готового ответа нет;
+- *вычитание* — SQL готовой трансформации удаляется и пишется заново, а даги
+  остаются как несущая инфраструктура;
+- *собери рядом* — менти строит свою копию результата рядом с нетронутым
+  стендовым и сверяет их построчно;
+- *расследование* — данные уже лежат на стенде или стенд намеренно ломается, а
+  менти ищет причину и объясняет ее.
+
+## 3. Основная программа — семь ступеней
+
+### Ступень 1. Построй пять витрин слоя DM
+
+Первая часть программы опирается на шесть существующих заданий из
+[`docs/labs/`](../labs/README.md). Пять ТЗ по витринам входят в первую ступень
+основной программы и выполняются как есть. Их точечный пересмотр — работа
+реализации. Шестое задание, про свой дашборд в Superset, остается факультативом
+в разделе «Superset и BI». Набор уроков пяти витрин уже записан в их общем
+описании: от слоя как договора до честных имен показателей.
+
+Форма — построить свое по ТЗ. Обратную связь дает даг `homework_check`.
+
+### Ступень 2. Свой отчет в Superset
+
+Менти строит один график в Superset поверх витрины, которую сделал на первой
+ступени. Урок — увидеть, как собственный результат из хранилища становится
+отчетом в BI, не превращая знакомство с инструментом в отдельный большой
+проект.
+
+Форма — построить свое по ТЗ. Результат проверяется глазами. ТЗ для этой новой
+ступени предстоит написать при реализации программы. Полный собственный дашборд
+остается факультативом в разделе «Superset и BI».
+
+### Ступень 3. Нарежь сессии сам
+
+До того как открыть стендовый SQL нарезки сессий в DDS, менти самостоятельно
+делит события на визиты. Сначала он сравнивает число своих сессий с эталоном
+`VisitID`. Затем вручную соединяет свою сессию с эталонной и поштучно разбирает
+хотя бы одно расхождение границ. Урок — счет называет проблему, но причину
+приходится искать в отдельных строках.
+
+Форма — построить свое по ТЗ и провести расследование. Обратная связь состоит
+из счетной сверки с `VisitID` и ручного сопоставления границ.
+
+### Ступень 4. Перепиши нарезку стенда
+
+Менти удаляет и заново пишет SQL нарезки сессий DDS: расчет объема, пересборку
+и замену. Урок — изменить расчетную сущность внутри готового конвейера и
+проверить ее внешним эталоном. Это единственный поток, для которого
+инвентаризация подтвердила вычитание без оговорок: здесь есть настоящие места
+для ошибок, а проверка не содержит готового ответа.
+
+Форма — вычитание. Обратную связь дают `dq_check` и поштучная сверка,
+построенная на третьей ступени.
+
+### Ступень 5. Сначала сторож, потом ломай: заказы
+
+Сначала менти строит две недостающие DQ-проверки. Первая утверждает равенство
+«цена × количество = items_total». Вторая сверяет слой с источником по дням. Их
+менти строит по образцу пяти стендовых проверок в `sql/dq/`. Обе проверки
+должны покраснеть на управляемой ошибке. Затем менти вручную подкладывает по
+строке каждого класса брака, проверяет разбор и убирает эти строки за собой.
+
+Только после этого он вычитает разбор заказов ODS `order_parse` и трансформацию
+заказа DDS. Урок — сторожа строят до рискованного изменения, а не после первой
+поломки.
+
+Форма — построить свои проверки по ТЗ, провести управляемое расследование и
+выполнить вычитание. Обратную связь дают две новые проверки, баланс годных и
+ошибочных строк по срезу и существующие сверки заказов.
+
+### Ступень 6. Разбери сырые события и сверь результат со стендом
+
+Менти пакетно разбирает срез сырья событий в собственную таблицу и построчно
+сверяет результат с нетронутым стендовым ODS. Урок — изучить разбор потока
+отдельно от живого приема и использовать стендовый результат как образец для
+сверки. Матвью разбора остаются несущей стеной: их пересоздание молча теряет
+сообщения.
+
+Форма — «собери рядом». Обратная связь — построчная сверка двух разборов. Ее
+границы называются прямо: срок работы ограничен окном хранения сырья, а
+содержимое неопорных колонок можно сравнить только со стендовым разбором, не с
+независимым эталоном.
+
+### Ступень 7. Мониторинг: куда смотреть
+
+Сначала менти знакомится с панелями стенда. Затем проводит два безопасных
+расследования. В первом он находит в `query_log`, что верх списка тяжелых
+запросов занимает сам мониторинг. Во втором объясняет, почему свежесть второго
+источника выглядит как пила, а не как линия, и выбирает правильный слой данных
+для панели.
+
+Форма — расследование. Обратная связь — найденные запросы и верное объяснение
+формы графика и выбора слоя. Ломательные опыты остаются в факультативе «Что
+делать, когда стенд сломался». Урок ступени — куда и на что смотреть в живой
+системе.
+
+**Общее правило вычитания:** ТЗ каждого вычитания на ступенях 4 и 5 включает
+пересчет ключа шардирования по `hostName()`. Счетные сверки читают `_dist`,
+поэтому учитывают строку даже на чужом шарде и остаются зелеными: они не видят
+саму ошибку раскладки.
+
+## 4. Факультативы — пять разделов
+
+Ниже перечислены только названия сюжетов и их уроки. Материал, формы и способы
+проверки остаются в [инвентаризации](../research/2026-08-31-labs-inventory.md).
+
+### Почему выручка не сходится
+
+Этот раздел рекомендован первым из факультативов. Он открывается после ступени
+1 основной программы: материал живет на стенде с этапа 6.
+
+- **Почему трекер недосчитывает покупки (#186).** Разрыв воронки подтверждений
+  показывает потерянные события и границу доверия к двум источникам.
+- **Почему повтор покупки завышает выручку (#187).** Движок убирает технический
+  дубль строки, а повтор одной покупки приходится находить по деловому ключу.
+- **Какая позиция объясняет разницу в сумме.** Расхождение суммы нужно
+  разложить до конкретной вычеркнутой позиции и объяснить до копейки.
+- **Был ли отмененный заказ оплачен.** Текущее состояние не заменяет историю, а
+  некоторые различия после истечения срока сырья уже не восстановить.
+- **Когда отчет за день можно считать окончательным (#188).** Отчет за день
+  становится окончательным лишь после того, как источник больше не может
+  изменить этот день.
+- **Почему выручка за день еще меняется.** Внутри окна изменяемости выручка
+  движется, а после закрытия дня фиксируется.
+
+### Тонкий анализ данных
+
+Открывается после ступени 1 основной программы.
+
+- **Что мы знали о пользователе в тот день (#145).** Текущее знание и знание на
+  дату дают разные отчеты; сведения из будущего меняют прошлое.
+- **Добавь названия регионов в отчет (#143).** Менти собирает свой словарь по
+  образцу каталога и обогащает отчет через `dictGet`.
+
+### Superset и BI
+
+Открывается после ступени 2 основной программы.
+
+- **Свой дашборд.** Готовая лаба
+  [`docs/labs/superset-dashboard.md`](../labs/superset-dashboard.md) учит
+  хранить пользовательские объекты отдельно от стендовых.
+- **Почему дашборд не видит объект на второй ноде.** Забытый `ON CLUSTER` может
+  остаться незаметным до тех пор, пока дашборд не обратится ко второй ноде.
+
+### Инженерия стенда
+
+Открывается после ступени 1 основной программы. Сюжеты про переигрывание дня и
+пошардовую атомарность раскроются полнее после ступени 4, когда менти уже
+спускался в DDS.
+
+- **Как принимать данные из Kafka: потоком или слепком.** Поток и слепок
+  требуют разных способов приема и дают разную наблюдаемость.
+- **Почему данные попадают на свои шарды независимо от ноды чтения.**
+  Нода-потребитель может меняться, а раскладку строк определяет ключ
+  шардирования.
+- **Почему вторая группа потребителей дублирует поток.** Еще одна группа
+  потребителей создает еще одну полную копию потока.
+- **Как заметить пропущенные сообщения по офсетам.** Разрыв в офсетах
+  показывает потерю, которую трудно заметить по самим данным.
+- **Почему сырье удаляется по времени загрузки.** Очистка сырья живет по
+  времени загрузки, а не по модельному дню.
+- **Куда попадают битые строки.** Годные строки и брак делят поток без
+  пропусков и пересечений; менти подкладывает по строке каждого класса брака
+  событий и находит их в `ods.event_errors_dist`.
+- **Какая версия заказа считается текущей.** Версию заказа задает слепок
+  источника, а `FINAL` скрывается за представлением.
+- **Почему один момент попадает в разные дни.** Один момент дает разные дни в
+  разных поясах, поэтому день и пояс нужно называть явно.
+- **Проверь, как стенд разобрал JSON в `ecommerce`.** Типизированный разбор
+  может молча подменить ошибку значением, поэтому менти сам разбирает сырой
+  JSON и сравнивает результат с массивами стенда.
+- **Как конвейер восстанавливает пропущенный день.** Конвейер сам находит дыру
+  и определяет объем повторной обработки по состоянию хранилища.
+- **Что будет, если день заменился не на всех шардах.** Замена дня завершается
+  отдельно на каждом шарде, поэтому целостность результата подтверждает
+  отдельная сверка.
+- **Как обновлять витрину без полной пересборки (#149) — повышенная
+  сложность.** Экономия на пересчете требует хранить историю изменений, которую
+  полная пересборка стирает.
+
+### Что делать, когда стенд сломался
+
+Открывается после ступени 7 основной программы; весь раздел — повышенная
+сложность.
+
+- **Что ломается вместе с keeper.** Остановка keeper связывает состояние DDL и
+  репликации с тем, что видно на панелях и в системных таблицах.
+- **Где искать запрос DDL, который не завершился.** Очередь распределенного DDL
+  показывает путь запроса и ответ каждой ноды.
+
+Итог раздела — runbook, которого сейчас не хватает стенду. Менти пишет его по
+результатам опытов, и документ остается в проекте.
+
+## 5. Границы вычитания по потокам
+
+Подробное сравнение потоков и таблица доказательств остаются в
+[инвентаризации](../research/2026-08-31-labs-inventory.md). Спека берет это
+сравнение за основу и проводит свои границы. Без оговорок вычитанию отдаются
+только сессии DDS. Заказы можно вычитать лишь после самодельных сторожей. Для
+событий ODS выбрана форма «собери рядом»; вычитание здесь отклонено. Прием STG
+и забор заказов остаются несущей стеной и доступны только для расследований.
+Карту идентичностей спека решает не отдавать вычитанию; причины этого выбора
+названы в следующем разделе.
+
+## 6. Что не вошло
+
+Вычитание стендовых витрин DM не входит в программу. Оно повторяет урок
+готового ядра DM, а открытые сверочные запросы в `sql/dq/` почти дословно
+содержат ответ.
+
+Форма «собери рядом» для карты идентичностей тоже не входит. Независимого
+эталона нет, а слабые инварианты проверяют допустимость связей, но не полноту.
+Аналитический урок идентичности уже несет склейка во времени (#145) в
+факультативе «Тонкий анализ данных».
+
+Сюжеты, которые инвентаризация относит к лекциям, остаются лекциями: `Sign` и
+CollapsingMergeTree, топологии в бою и идентичность «как в бою». Эта спека
+оставляет их в
+[списке опорных точек раздела 12 спеки v2](2026-07-30-stand-v2-realism.md#опорные-точки-для-будущих-лекций-и-лаб).
+
+## 7. Судьба идей-кандидатов
+
+Эти решения закрывают тикеты после приемки спеки:
+
+- #143, справочник регионов — вошла в факультатив «Тонкий анализ данных».
+- #145, склейка во времени — вошла в факультатив «Тонкий анализ данных».
+- #148, домашки ниже DM и вычитание — вошла в основную программу как ступени
+  4–6. Форму для каждого потока уточнила инвентаризация #201: вычитание,
+  «сначала сторож» или «собери рядом».
+- #149, инкрементальный `daily_traffic` — вошла в факультатив «Инженерия
+  стенда» с пометкой «повышенная сложность».
+- #186, воронка подтверждений — вошла в факультатив «Почему выручка не
+  сходится».
+- #187, бизнес-дубль — вошла в факультатив «Почему выручка не сходится».
+- #188, опоздавшие заказы — вошла в факультатив «Почему выручка не сходится».
+
+## 8. Отклоненные варианты оси
+
+- **Чистое «снизу вверх»: STG → ODS → DDS → DM.** Оно начинает программу с
+  самого тяжелого по инфраструктуре участка. Внизу быстро кончается эталон
+  обратной связи, а вычитание вслепую заставляет переписывать слой, которым
+  менти еще не пользовался.
+- **Два прохода: сначала расследования снизу вверх, потом постройка сверху
+  вниз.** Пролог из восьми расследований откладывает первый собственный
+  результат. Вместо этого расследования разнесены по факультативам и
+  открываются по мере прохождения основной программы.
+- **Сюжетами поперек слоев.** Такой порядок ломает принятое решение, по
+  которому готовые задания открывают программу, и превращает путь в сетку
+  зависимостей.
+
+## 9. Границы спеки и что дальше
+
+Спека не переписывает существующие ТЗ в `docs/labs/` и общий README; точечный
+пересмотр относится к реализации.
+
+Реализация программы тоже находится за границей спеки. В нее входят новые ТЗ
+для ступеней 2–7 основной программы и факультативов, а также отражение порядка
+программы в `docs/labs/README.md`. Карту #182 приемка этой спеки закрыла;
+исполнение ведет отдельная карта — тикет #206 (решение тикета #203).
@@ -53,6 +53,7 @@
 """

 from dataclasses import dataclass
+from enum import IntEnum
 from typing import Any

 import numpy as np
@@ -160,6 +161,14 @@ class Purchases:
        return self.person_id.size


+class EventOutcome(IntEnum):
+    """Что случилось с маячком purchase после создания заказа."""
+
+    DELIVERED = 0
+    LOST = 1
+    DUPLICATED = 2
+
+
@dataclass(frozen=True, slots=True)
 class _Events:
    """Строки одного вида торговых событий, готовые встать в поток.
@@ -177,9 +186,18 @@ class _Events:
    basket: NDArray[np.int64]


-# Что торговая половина отдаёт дню: поток целиком — колонки, страницы и
-# товары — и покупки дня вторым выходом.
-Woven = tuple[dict[str, NDArray[Any]], NDArray[np.uint8], NDArray[np.int64], Purchases]
+@dataclass(frozen=True, slots=True)
+class Woven:
+    """Что торговая половина отдает дню после вплетения событий."""
+
+    columns: dict[str, NDArray[Any]]
+    page: NDArray[np.uint8]
+    product: NDArray[np.int64]
+    purchases: Purchases
+    event_outcome: NDArray[np.int8]
+    # Для каждой покупки: назначен ли её заказ планом.
+    assigned_order: NDArray[np.bool_]
+

 # День без единой корзины: покупок в нём нет, а форма у рядов есть.
 _NO_PURCHASES = Purchases(
@@ -191,6 +209,8 @@ _NO_PURCHASES = Purchases(
    revenue=np.empty(0, dtype=np.int64),
    moment=np.empty(0, dtype="datetime64[s]"),
 )
+_NO_EVENT_OUTCOMES = np.empty(0, dtype=np.int8)
+_NO_ASSIGNED_ORDERS = np.empty(0, dtype=np.bool_)


 def weave(
@@ -200,6 +220,7 @@ def weave(
    page: NDArray[np.uint8],
    product: NDArray[np.int64],
    person: NDArray[np.uint64],
+    assigned_order: NDArray[np.bool_],
 ) -> Woven:
    """Вплетает торговые события в поток и отдаёт поток и покупки дня.

@@ -207,14 +228,21 @@ def weave(
    события встают между ними, и поток пересобирается одним порядком. Второй
    выход — покупки дня: то же самое, чем они уехали в события.

-    `person` — человек за кукой каждой строки, выровненный по входящему
-    потоку: личность приходит от плана состава, а не выводится из трекера
-    (docs/architecture/orders/identity.md).
+    `person` и `assigned_order` выровнены по входящему потоку. Оба
+    признака приходят из плана состава: личность дает заказу `user_id`,
+    а назначение защищает мост склейки от потери purchase.
    """
    rng = day_stream(seed, day, Component.COMMERCE)
    baskets = _baskets(rng, page, product, columns["VisitID"])
    if not len(baskets):
-        return columns, page, product, _NO_PURCHASES
+        return Woven(
+            columns=columns,
+            page=page,
+            product=product,
+            purchases=_NO_PURCHASES,
+            event_outcome=_NO_EVENT_OUTCOMES,
+            assigned_order=_NO_ASSIGNED_ORDERS,
+        )

    goods = catalog.catalog()
    draws = _draws(rng, baskets)
@@ -225,8 +253,20 @@ def weave(
        _order_events(columns, baskets, goods, draws, revenue, coupons),
    )
    columns, page, product, basket = _stream(rng, columns, page, product, events)
-    purchases = _purchases(columns, basket, baskets, draws, revenue, coupons, person)
-    return columns, page, product, purchases
+    purchases, assigned = _purchases(
+        columns, basket, baskets, draws, revenue, coupons, person, assigned_order
+    )
+    columns, page, product, event_outcome = _corrupt_events(
+        seed, day, columns, page, product, purchases, assigned
+    )
+    return Woven(
+        columns=columns,
+        page=page,
+        product=product,
+        purchases=purchases,
+        event_outcome=event_outcome,
+        assigned_order=assigned,
+    )


 def _draws(rng: np.random.Generator, baskets: _Baskets) -> _Draws:
@@ -653,7 +693,8 @@ def _purchases(
    revenue: NDArray[np.int64],
    coupons: NDArray[np.object_],
    person: NDArray[np.uint64],
-) -> Purchases:
+    assigned_order: NDArray[np.bool_],
+) -> tuple[Purchases, NDArray[np.bool_]]:
    """Покупки дня — то же, чем они уехали в события, только структурой.

    Порядок здесь — порядок строк потока, он же порядок номеров заказа:
@@ -664,7 +705,7 @@ def _purchases(
    here = np.flatnonzero(rows["EventType"] == PURCHASE)
    mine = basket[here]
    bought = [baskets.positions_of(number, draws.kept) for number in mine.tolist()]
-    return Purchases(
+    purchases = Purchases(
        order_id=tuple(rows["purchaseID"][row][0] for row in here.tolist()),
        person_id=person[baskets.confirmation[mine]],
        product=tuple(baskets.product[group] for group in bought),
@@ -673,6 +714,118 @@ def _purchases(
        revenue=revenue[mine],
        moment=rows["UTCEventTime"][here],
    )
+    return purchases, assigned_order[baskets.confirmation[mine]]
+
+
+def _corrupt_events(
+    seed: int,
+    day: int,
+    rows: dict[str, NDArray[Any]],
+    page: NDArray[np.uint8],
+    product: NDArray[np.int64],
+    purchases: Purchases,
+    assigned: NDArray[np.bool_],
+) -> tuple[
+    dict[str, NDArray[Any]], NDArray[np.uint8], NDArray[np.int64], NDArray[np.int8]
+]:
+    """Теряет purchase или повторяет пару подтверждения.
+
+    Заказы уже собраны, а номера покупок уже вписаны в строки. Поэтому
+    порча меняет только событийную сторону. Все броски делаются на полную
+    длину покупок дня, чтобы отбор одного класса не сдвигал другой.
+    """
+    count = len(purchases)
+    if not count:
+        return rows, page, product, _NO_EVENT_OUTCOMES
+
+    rng = day_stream(seed, day, Component.BEACONS)
+    lost = (rng.integers(0, 100, count) < world.LOST_PURCHASE_PERCENT) & ~assigned
+    duplicate_draw = rng.integers(0, 100, count) < world.DUPLICATE_PURCHASE_PERCENT
+    delay = rng.integers(*world.DUPLICATE_DELAY_SECONDS, count)
+    watch = ids.unique_apart_from(rng, 2 * count, rows["WatchID"]).reshape(count, 2)
+
+    purchase_rows = np.flatnonzero(rows["EventType"] == PURCHASE)
+    confirmation_rows = _confirmation_rows(rows, page, purchase_rows)
+    eligible = _duplicate_eligibility(rows, purchase_rows, delay)
+    duplicated = ~lost & duplicate_draw & eligible
+
+    outcome = np.full(count, EventOutcome.DELIVERED, dtype=np.int8)
+    outcome[lost] = EventOutcome.LOST
+    outcome[duplicated] = EventOutcome.DUPLICATED
+
+    keep = np.ones(page.size, dtype=bool)
+    keep[purchase_rows[lost]] = False
+    sources = np.column_stack(
+        (confirmation_rows[duplicated], purchase_rows[duplicated])
+    )
+    selected = np.flatnonzero(duplicated)
+    if selected.size:
+        copies = sources.ravel()
+        shifted = np.repeat(delay[selected], 2).astype("timedelta64[s]")
+        additions = {name: values[copies] for name, values in rows.items()}
+        additions["UTCEventTime"] = additions["UTCEventTime"] + shifted
+        additions["WatchID"] = watch[selected].ravel()
+        # Первая строка пары — обновление confirmation: ее предыдущая
+        # страница — она же, а не checkout из первого просмотра.
+        additions["Referer"] = additions["URL"].copy()
+        rows = {
+            name: np.concatenate((values[keep], additions[name]))
+            for name, values in rows.items()
+        }
+        page = np.concatenate((page[keep], page[copies]))
+        product = np.concatenate((product[keep], product[copies]))
+    else:
+        rows = {name: values[keep] for name, values in rows.items()}
+        page = page[keep]
+        product = product[keep]
+
+    order = np.lexsort((rows["WatchID"], rows["UTCEventTime"]))
+    return (
+        {name: values[order] for name, values in rows.items()},
+        page[order],
+        product[order],
+        outcome,
+    )
+
+
+def _confirmation_rows(
+    rows: dict[str, NDArray[Any]],
+    page: NDArray[np.uint8],
+    purchase_rows: NDArray[np.int64],
+) -> NDArray[np.int64]:
+    """Находит просмотр, с которым purchase образует пару."""
+    confirmation = (rows["EventType"] == "pageview") & (page == Page.CONFIRMATION)
+    by_visit = {
+        int(rows["VisitID"][row]): row for row in np.flatnonzero(confirmation).tolist()
+    }
+    return np.array(
+        [by_visit[int(rows["VisitID"][row])] for row in purchase_rows.tolist()],
+        dtype=np.int64,
+    )
+
+
+def _duplicate_eligibility(
+    rows: dict[str, NDArray[Any]],
+    purchase_rows: NDArray[np.int64],
+    delay: NDArray[np.int64],
+) -> NDArray[np.bool_]:
+    """Проверяет полночь и запас до следующего визита куки."""
+    moment = rows["UTCEventTime"][purchase_rows]
+    shifted = moment + delay.astype("timedelta64[s]")
+    before_midnight = shifted < _midnight(rows) + np.timedelta64(1, "D")
+    eligible = before_midnight.copy()
+    for number, row in enumerate(purchase_rows.tolist()):
+        later_visit = (
+            (rows["ClientID"] == rows["ClientID"][row])
+            & (rows["VisitID"] != rows["VisitID"][row])
+            & (rows["UTCEventTime"] > moment[number])
+        )
+        if np.any(later_visit):
+            next_start = rows["UTCEventTime"][later_visit].min()
+            eligible[number] &= next_start - moment[number] > np.timedelta64(
+                world.VISIT_TIMEOUT_SECONDS + int(delay[number]), "s"
+            )
+    return eligible


 def _midnight(columns: dict[str, NDArray[Any]]) -> np.datetime64:
@@ -100,6 +100,8 @@ class Day:
    page: NDArray[np.uint8]
    product: NDArray[np.int64]
    orders: orders.Orders
+    # Событийный исход каждого заказа, в том же порядке.
+    purchase_outcome: NDArray[np.int8]

    def __len__(self) -> int:
        return self.page.size
@@ -162,20 +164,23 @@ def stream(seed: int, day: int) -> Day:
    # целиком: в нём же они и упорядочиваются. Вторым выходом приходят
    # покупки дня — из них заказная сторона собирает заказы.
    person = np.repeat(audience.person_id[visits.cookie], visits.pages)
-    columns, page, product, purchases = commerce.weave(
+    assigned_order = np.repeat(visits.ordering, visits.pages)
+    woven = commerce.weave(
        seed,
        day,
        {name: value[order] for name, value in columns.items()},
        page[alive][order],
        product[alive][order],
        person[alive][order],
+        assigned_order[alive][order],
    )
    return Day(
        day=day,
-        columns=columns,
-        page=page,
-        product=product,
-        orders=orders.of_day(seed, day, purchases),
+        columns=woven.columns,
+        page=woven.page,
+        product=woven.product,
+        orders=orders.of_day(seed, day, woven.purchases, woven.assigned_order),
+        purchase_outcome=woven.event_outcome,
    )


@@ -8,8 +8,9 @@

 Дней в описи восемь: столько заливается в стенд при `make up`. Понедельник по
 понедельник — полная неделя с выходными и первый замкнутый цикл окна K = 7.
-Эталонный снимок в четырнадцать дней придёт на этапе 7 и станет продолжением
-этой же описи, а не вторым файлом.
+Это и есть эталонный мир: обещание в четырнадцать дней снято на этапе 7 —
+у хвоста не нашлось читателя. Понадобится длиннее — опись продолжит этот
+же файл, а не заведет второй.

 **Сторожат мир хеши, а не паспорт.** Паспорт отвечает на другой вопрос — «чем
 это сделано»: зерно и версия генератора. Поменяй кто-нибудь код так, что мир
@@ -119,17 +120,38 @@ def _snapshot(number: int, orders: list[orders_module.Orders]) -> dict[str, Any]


 def _order_class_counts(today: day_module.Day) -> dict[str, int]:
-    """Заказы дня по итоговому классу: отмена перевешивает дельту суммы."""
+    """Заказы дня по итоговому классу по приоритету спеки."""
    purchase = today.columns["EventType"] == commerce.PURCHASE
-    declared = today.columns["purchaseRevenue"][purchase]
-    counts = {"match": 0, "cancelled": 0, "amount_delta": 0}
+    declared = {
+        purchase_id[0]: round(revenue[0] * commerce.KOPECKS)
+        for purchase_id, revenue in zip(
+            today.columns["purchaseID"][purchase],
+            today.columns["purchaseRevenue"][purchase],
+            strict=True,
+        )
+    }
+    counts = {
+        "match": 0,
+        "cancelled": 0,
+        "lost_event": 0,
+        "duplicate_event": 0,
+        "amount_delta": 0,
+    }

-    for outcome, items_total, revenue in zip(
-        today.orders.outcome, today.orders.items_total, declared, strict=True
+    for order_id, order_outcome, event_outcome, items_total in zip(
+        today.orders.order_id,
+        today.orders.outcome,
+        today.purchase_outcome,
+        today.orders.items_total,
+        strict=True,
    ):
-        if outcome != orders_module.OrderOutcome.PAID:
+        if order_outcome != orders_module.OrderOutcome.PAID:
            counts["cancelled"] += 1
-        elif items_total != round(revenue[0] * commerce.KOPECKS):
+        elif event_outcome == commerce.EventOutcome.LOST:
+            counts["lost_event"] += 1
+        elif event_outcome == commerce.EventOutcome.DUPLICATED:
+            counts["duplicate_event"] += 1
+        elif items_total != declared[order_id]:
            counts["amount_delta"] += 1
        else:
            counts["match"] += 1
@@ -24,11 +24,13 @@
 одной доли перебрасывала бы весь подпоток после себя
 (docs/architecture/orders/fate.md).

-**Судьба заказа — исход и его моменты**: из окна изменяемости заказ выходит
-оплаченным или отменённым, а когда именно это случилось, сказано смещением в
-секундах от рождения заказа. Момента, которого у исхода нет, нет и в данных:
-его место занимает −1, а не ноль, — иначе «оплатили в секунду рождения» было
-бы не отличить от «не оплатили вовсе».
+**Судьба заказа — исход, его моменты и задержка выгрузки**. Из окна
+изменяемости заказ выходит оплаченным или отменённым, а когда именно это
+случилось, сказано смещением в секундах от рождения заказа. Момента, которого
+у исхода нет, нет и в данных: его место занимает −1, а не ноль, — иначе
+«оплатили в секунду рождения» было бы не отличить от «не оплатили вовсе».
+Задержка говорит, сколько ранних слепков заказ пропустит; назначенный планом
+приезжает сразу.

 **Состояние на границе суток** — чтение готовой судьбы, а не накопление:
 слепок дня D учитывает моменты не позже границы D|D+1 и по ним называет
@@ -62,6 +64,7 @@ _DELIVERY_CUMULATIVE = np.cumsum(
 )
 _OUTCOME_CUMULATIVE = np.cumsum(world.ORDER_OUTCOME_WEIGHTS)
 _MOMENT_HOUR_CUMULATIVE = np.cumsum(world.ORDER_MOMENT_HOUR_WEIGHTS)
+_SNAPSHOT_DELAY_CUMULATIVE = np.cumsum(world.ORDER_SNAPSHOT_DELAY_WEIGHTS)


 class OrderOutcome(IntEnum):
@@ -103,12 +106,18 @@ class Orders:
    outcome: NDArray[np.int64]
    paid_after: NDArray[np.int64]
    cancelled_after: NDArray[np.int64]
+    snapshot_delay: NDArray[np.int64]

    def __len__(self) -> int:
        return self.user_id.size


-def of_day(seed: int, day: int, purchases: Purchases) -> Orders:
+def of_day(
+    seed: int,
+    day: int,
+    purchases: Purchases,
+    assigned_order: NDArray[np.bool_],
+) -> Orders:
    """Заказы дня `day`: его покупки, к которым бэкенд добавил свои деньги."""
    rng = day_stream(seed, day, Component.ORDERS)
    delivery = _delivery(rng, len(purchases))
@@ -116,6 +125,7 @@ def of_day(seed: int, day: int, purchases: Purchases) -> Orders:
    product, quantity, items_total = _delta(rng, purchases)
    created_at = _created_at(rng, purchases)
    discount = _discount(purchases, items_total)
+    snapshot_delay = _snapshot_delay(rng, assigned_order)
    return Orders(
        day=day,
        order_id=purchases.order_id,
@@ -130,6 +140,7 @@ def of_day(seed: int, day: int, purchases: Purchases) -> Orders:
        outcome=outcome,
        paid_after=paid_after,
        cancelled_after=cancelled_after,
+        snapshot_delay=snapshot_delay,
    )


@@ -166,6 +177,11 @@ def at_boundary(rows: Orders, day: int) -> tuple[list[str], NDArray[np.datetime6
    return status.tolist(), updated


+def arrived(rows: Orders, day: int) -> NDArray[np.bool_]:
+    """Какие заказы уже попали в выгрузку к слепку дня `day`."""
+    return rows.day + rows.snapshot_delay <= day
+
+
 def _boundary(day: int) -> np.datetime64:
    """Граница суток `day`|`day+1` абсолютной меткой: полночь пояса счётчика.

@@ -218,6 +234,15 @@ def _created_at(
    )


+def _snapshot_delay(
+    rng: np.random.Generator,
+    assigned_order: NDArray[np.bool_],
+) -> NDArray[np.int64]:
+    """Сколько ранних слепков пропустит заказ; назначенный приезжает сразу."""
+    delay = pick(rng, _SNAPSHOT_DELAY_CUMULATIVE, assigned_order.size)
+    return np.where(assigned_order, 0, delay)
+
+
 def _moment(rng: np.random.Generator, orders: int) -> NDArray[np.int64]:
    """Момент внутри окна: час по таблице весов и равномерная секунда в нём.

@@ -7,7 +7,7 @@
    │   ├── ось          → номер дня: когорта этого дня
    │   └── предыстория  → глубина: когорта дня до D0
    └── дни
-        └── номер дня    → трафик, торговля, заказная сторона, опоздания
+        └── номер дня    → трафик, торговля, заказы, маячки счетчика

 Механизм — `numpy.random.SeedSequence`: потомок полностью определяется парой
 (зерно, позиция в дереве), а не порядком вычислений. Сверено через Context7
@@ -40,10 +40,8 @@ class Component(IntEnum):
    # каждого заказа читает из его собственного дня
    # (docs/architecture/orders/fate.md).
    ORDERS = 2
-    # Событийную сторону — потерю и дубль события — заведёт этап 6; до тех
-    # пор позиция занята мёртвым именем прежней нарезки, и из него никто не
-    # бросает.
-    LATECOMERS = 3
+    # Маячки счетчика: потеря и повторная отправка событий.
+    BEACONS = 3


 class _Branch(IntEnum):
@@ -45,7 +45,7 @@ from numpy.typing import NDArray

 from clickstream_generator import catalog, schema, world
 from clickstream_generator.day import Day
-from clickstream_generator.orders import Orders, at_boundary
+from clickstream_generator.orders import Orders, arrived, at_boundary

 _ARRAY_PREFIX = "Array("

@@ -72,9 +72,10 @@ def events(day: Day, limit: int | None = None) -> list[bytes]:
 def orders(window: Sequence[Orders], day: int) -> list[bytes]:
    """Канонические байты слепка дня `day`: по документу JSON на заказ.

-    `window` — заказы дней окна, от раннего дня к позднему: слепок несёт их
-    подряд, и порядок строк выходит порядком рождения заказов, он же
-    возрастание `order_id`. Какие это дни, решает `orders.window`.
+    `window` — заказы дней окна, от раннего дня к позднему. Уже приехавшие
+    заказы слепок несёт подряд, поэтому порядок строк остаётся порядком
+    рождения, он же возрастание `order_id`. Какие это дни, решает
+    `orders.window`.

    Деньги уезжают строками с ровно двумя знаками, а не числами: у заказа они
    станут `Decimal`, и дробь двоичного числа была бы потерей точности до
@@ -97,7 +98,8 @@ def orders(window: Sequence[Orders], day: int) -> list[bytes]:
        delivery = rows.delivery.tolist()
        total = rows.total.tolist()

-        for number, order_id in enumerate(rows.order_id):
+        for number in np.flatnonzero(arrived(rows, day)).tolist():
+            order_id = rows.order_id[number]
            payloads.append(
                orjson.dumps(
                    {
@@ -169,6 +169,16 @@ BUYER_CHECKOUT_OF_CART_PERCENT = 60
 # страницу, на которой посетитель его нажал.
 TRADE_DELAY_SECONDS = (2, 8)

+# Событийная сторона сверки: потерянные маячки purchase и повторная
+# отправка пары «просмотр подтверждения + purchase». Замер (28 дней,
+# канонический мир, 2026-08-30): дубль 1,89% — в пределах ориентира ~2%;
+# потеря 1,78% при броске 3% — так и задумано: назначенные планом покупки
+# из броска исключены (мост склейки), часть съедает приоритет отмены;
+# наблюдаемая доля принята решением владельца (#194).
+LOST_PURCHASE_PERCENT = 3
+DUPLICATE_PURCHASE_PERCENT = 2
+DUPLICATE_DELAY_SECONDS = (30, 301)
+
 # Кто и что кладёт в корзину: доля открытых карточек, которая до неё дошла.
 # Оба ряда читаются по уровням спроса товара (`catalog.DEMAND_LEVELS`):
 # магнит, обычный, залёживается.
@@ -238,8 +248,8 @@ GOAL_PURCHASE_ID = 42150002
 # обычная курьерская, срочная. Это единственные деньги заказа, которых нет
 # ни в одном событии: выручка клиента — сумма позиций, скидку по промокоду
 # считает бэкенд по таблице `COUPONS`, а доставку решает свой бросок
-# заказной стороны. Числа черновые: калибровка — пересборка эталонного
-# мира, этап 7.
+# заказной стороны. Замер (28 дней, канонический мир, 2026-08-30): 35,5% /
+# 49,2% / 15,4% — совпадает с весами.
 DELIVERY_KOPECKS_WEIGHTS = (
    (0, 35),
    (29_900, 50),
@@ -248,12 +258,13 @@ DELIVERY_KOPECKS_WEIGHTS = (

 # Чем кончается окно изменяемости заказа: веса трёх исходов, в порядке
 # `orders.OrderOutcome`. «Создан» навсегда мир не допускает — из окна заказ
-# выходит либо оплаченным, либо отменённым. Доли черновые: калибровка —
-# пересборка эталонного мира, этап 7.
+# выходит либо оплаченным, либо отменённым. Замер (28 дней, 2026-08-30):
+# отменено 5,15% заказов — 3,03% оплачен-потом-отменен, 2,12% отменен
+# неоплаченным; ориентир мастер-спеки ~5%.
 ORDER_OUTCOME_WEIGHTS = (
    95,  # оплачен
    3,  # оплачен, потом отменён
-    2,  # отменён неоплаченным
+    2,  # отменен неоплаченным
 )

 # Когда внутри окна случается момент заказа — оплата или отмена: веса часов
@@ -261,8 +272,8 @@ ORDER_OUTCOME_WEIGHTS = (
 # с каким весом»; часов в сумме ровно 144 — самый узкий край окна, у заказа,
 # рождённого в конце суток (docs/architecture/orders/fate.md). Почти всё в
 # первые сутки, дальше затухание до края:
-# профиль гаснет, поэтому обрыв окна в данных не виден. Веса черновые, как и
-# доли исходов.
+# профиль гаснет, поэтому обрыв окна в данных не виден. Веса зафиксированы
+# вместе с долями исходов — тем же замером выше.
 ORDER_MOMENT_HOUR_WEIGHTS = tuple(
    weight
    for hours, weight in ((6, 100), (18, 60), (24, 25), (48, 8), (48, 2))
@@ -273,6 +284,12 @@ ORDER_MOMENT_HOUR_WEIGHTS = tuple(
 # наличии, и заказ приезжает на строку короче клиентской корзины. Бросается
 # доля на все заказы дня, а достаётся дельта не всем — однопозиционному заказу
 # терять нечего, и таких больше половины, — поэтому в сверке наблюдаемая доля
-# выходит вдвое-втрое ниже броска, около ориентира мастер-спеки в 1–2%. Число
-# черновое: калибровка — пересборка эталонного мира, этап 7.
+# выходит вдвое-втрое ниже броска, около ориентира мастер-спеки в 1–2%. Замер
+# (28 дней, 2026-08-30): наблюдаемая доля 1,32% — в пределах ориентира.
 ORDER_DELTA_PERCENT = 4
+
+# На сколько первых дневных слепков заказ опоздает: веса δ = 0, 1, 2.
+# Назначенные планом заказы после броска получают 0, чтобы мост склейки
+# появился в стартовом мире. Замер (28 дней, 2026-08-30): доля опоздавших
+# (δ>0) 8,39% — в пределах ориентира мастер-спеки ~10%.
+ORDER_SNAPSHOT_DELAY_WEIGHTS = (90, 5, 5)
@@ -21,7 +21,7 @@ from clickstream_generator.seeds import CANONICAL_SEED, Component

 WEEKDAY = 2
 WEEK = 7
-# Окно эталонного снимка: доли по уровням спроса меряются на нём целиком —
+# Окно замера — две недели: доли по уровням спроса меряются на нем целиком —
 # на одном дне у самого редкого уровня набирается слишком мало карточек.
 FORTNIGHT = 14

@@ -133,15 +133,15 @@ def opened_cards(events: day.Day) -> set[tuple[int, int]]:
    )


-def test_a_confirmation_in_the_stream_always_has_its_purchase(weekday: day.Day):
-    """Клиентская сторона честная: подтверждение без покупки — это потеря.
-
-    Потери и дубли стенд заводит намеренно и позже (этапы 4 и 6); здесь их
-    быть не должно ни одной. Обратное тоже верно: покупка без подтверждения
-    в потоке — заказ ниоткуда.
-    """
+def test_only_a_lost_purchase_leaves_a_confirmation_without_purchase(
+    weekday: day.Day,
+):
+    """Потеря выбрасывает purchase, но оставляет просмотр confirmation."""
    bought = set(rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)["VisitID"].tolist())
-    assert confirmed_visits(weekday) == bought
+    missing = confirmed_visits(weekday) - bought
+    lost = int((weekday.purchase_outcome == commerce.EventOutcome.LOST).sum())
+    assert len(missing) == lost > 0
+    assert bought <= confirmed_visits(weekday)


 def test_the_day_boundary_takes_the_confirmation_together_with_its_purchase(
@@ -159,7 +159,10 @@ def test_the_day_boundary_takes_the_confirmation_together_with_its_purchase(
    events = day.stream(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
    bought = set(rows_of(events, commerce.PURCHASE)["VisitID"].tolist())
    assert bought
-    assert confirmed_visits(events) == bought
+    missing = confirmed_visits(events) - bought
+    lost = int((events.purchase_outcome == commerce.EventOutcome.LOST).sum())
+    assert len(missing) == lost
+    assert bought <= confirmed_visits(events)


 def test_a_purchase_carries_exactly_one_order_number(weekday: day.Day):
@@ -525,13 +528,15 @@ def test_the_goals_repeat_the_trade_events(weekday: day.Day):

 def test_the_order_number_reads_as_the_day_and_the_count(weekday: day.Day):
    """Номер — день и порядковый номер покупки в нём; он же `order_id` бэкенда."""
-    orders = rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)
-    numbers = [cell[0] for cell in orders["purchaseID"]]
+    events = rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)
+    numbers = [cell[0] for cell in events["purchaseID"]]
    date = str(weekday.columns["EventDate"][0]).replace("-", "")
-    assert numbers == [f"{date}-{place:04d}" for place in range(1, len(numbers) + 1)]
-    assert len(set(numbers)) == len(numbers)
-    # Нумерация идёт в порядке событий: строки дня уже упорядочены по времени.
-    assert list(orders["UTCEventTime"]) == sorted(orders["UTCEventTime"])
+    expected = [f"{date}-{place:04d}" for place in range(1, len(weekday.orders) + 1)]
+    # Порча идет после нумерации: потеря оставляет дыру, а дубль
+    # повторяет готовый номер и не двигает соседей.
+    assert list(weekday.orders.order_id) == expected
+    assert set(numbers) <= set(expected)
+    assert list(events["UTCEventTime"]) == sorted(events["UTCEventTime"])


 def test_the_coupon_comes_from_the_world_table_and_does_not_touch_the_revenue(
@@ -599,7 +604,23 @@ def test_the_trade_flow_draws_from_its_own_named_branch(

    monkeypatch.setattr(commerce, "day_stream", spy)
    day.stream(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
-    assert asked == [(CANONICAL_SEED, WEEKDAY, Component.COMMERCE)]
+    assert asked == [
+        (CANONICAL_SEED, WEEKDAY, Component.COMMERCE),
+        (CANONICAL_SEED, WEEKDAY, Component.BEACONS),
+    ]
+
+
+def test_an_assigned_purchase_is_never_lost(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch):
+    """Гарантия плана сильнее порчи: мост склейки не теряется."""
+    monkeypatch.setattr(world, "LOST_PURCHASE_PERCENT", 100)
+    monkeypatch.setattr(world, "DUPLICATE_PURCHASE_PERCENT", 0)
+    events = day.stream(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
+    audience = plan.audience(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
+
+    promised = set(audience.client_id[audience.assigned_order].tolist())
+    bought = set(rows_of(events, commerce.PURCHASE)["ClientID"].tolist())
+    assert promised
+    assert bought == promised


 def test_the_promised_orders_of_a_pair_become_purchases(week: list[day.Day]):
@@ -627,6 +648,78 @@ def test_the_promised_orders_of_a_pair_become_purchases(week: list[day.Day]):
    assert pairs == plan.counters(CANONICAL_SEED, WEEK).pairs


+def test_a_duplicate_repeats_the_confirmation_story(weekday: day.Day):
+    """Обновление повторяет просмотр и purchase в том же визите."""
+    purchases = rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)
+    ids_by_order: dict[str, list[int]] = {}
+    for row, cell in enumerate(purchases["purchaseID"]):
+        ids_by_order.setdefault(str(cell[0]), []).append(row)
+    duplicated = [rows for rows in ids_by_order.values() if len(rows) == 2]
+
+    expected = int((weekday.purchase_outcome == commerce.EventOutcome.DUPLICATED).sum())
+    assert len(duplicated) == expected > 0
+    for pair in duplicated:
+        first, second = sorted(pair, key=lambda row: purchases["UTCEventTime"][row])
+        delay = (
+            (purchases["UTCEventTime"][second] - purchases["UTCEventTime"][first])
+            .astype("timedelta64[s]")
+            .astype(int)
+        )
+        assert world.DUPLICATE_DELAY_SECONDS[0] <= delay
+        assert delay < world.DUPLICATE_DELAY_SECONDS[1]
+        assert delay < world.VISIT_TIMEOUT_SECONDS
+        assert purchases["VisitID"][first] == purchases["VisitID"][second]
+        assert purchases["WatchID"][first] != purchases["WatchID"][second]
+        for name in (
+            "purchaseID",
+            "purchaseRevenue",
+            "productID",
+            "productQuantity",
+            "ecommerce",
+        ):
+            left, right = purchases[name][first], purchases[name][second]
+            if isinstance(left, np.ndarray):
+                assert np.array_equal(left, right), name
+            else:
+                assert left == right, name
+
+        visit = purchases["VisitID"][first]
+        confirmation = (
+            (weekday.columns["EventType"] == "pageview")
+            & (weekday.page == Page.CONFIRMATION)
+            & (weekday.columns["VisitID"] == visit)
+        )
+        views = np.flatnonzero(confirmation)
+        assert views.size == 2
+        assert len(set(weekday.columns["WatchID"][views].tolist())) == 2
+        view_delay = (
+            (
+                weekday.columns["UTCEventTime"][views].max()
+                - weekday.columns["UTCEventTime"][views].min()
+            )
+            .astype("timedelta64[s]")
+            .astype(int)
+        )
+        assert view_delay == delay
+
+        cookie = purchases["ClientID"][first]
+        later_visit = (
+            (weekday.columns["ClientID"] == cookie)
+            & (weekday.columns["VisitID"] != visit)
+            & (weekday.columns["UTCEventTime"] > purchases["UTCEventTime"][second])
+        )
+        if np.any(later_visit):
+            gap = (
+                (
+                    weekday.columns["UTCEventTime"][later_visit].min()
+                    - purchases["UTCEventTime"][second]
+                )
+                .astype("timedelta64[s]")
+                .astype(int)
+            )
+            assert gap > world.VISIT_TIMEOUT_SECONDS
+
+
 def paired_cookies() -> set[int]:
    """Куки двухкуковых пар: их заказы обещаны планом, а не решены днём."""
    cookies: set[int] = set()
@@ -642,21 +735,26 @@ def test_flagged_buyers_buy_again_much_more_often(week: list[day.Day]):
    «Постоянный покупатель» читается только так — как кука, которая ходит
    неделями и покупает не раз: метки в событии нет и не будет.

-    Куки двухкуковых пар из счёта исключены: их заказы назначил план, и
-    вместе с ними лифт мерил бы гарантию, а не два новых рычага. Остаются
-    те помеченные, чьи покупки решил день: повторно покупают 4,6% из них
-    против 1,5% прочих — втрое чаще при пороге «вдвое».
+    Куки двухкуковых пар из счета исключены: их заказы назначил план, и
+    вместе с ними лифт мерил бы гарантию, а не два новых рычага. Даже после
+    событийной порчи оставшиеся помеченные покупают повторно более чем вдвое
+    чаще прочих.
    """
-    purchases: dict[int, int] = {}
+    purchases: dict[int, set[str]] = {}
    flagged: set[int] = set()
    for number, events in enumerate(week):
        audience = plan.audience(CANONICAL_SEED, number)
        flagged |= set(audience.client_id[audience.buyer].tolist())
-        for cookie in rows_of(events, commerce.PURCHASE)["ClientID"].tolist():
-            purchases[cookie] = purchases.get(cookie, 0) + 1
+        rows = rows_of(events, commerce.PURCHASE)
+        for cookie, order_id in zip(
+            rows["ClientID"].tolist(),
+            (str(cell[0]) for cell in rows["purchaseID"]),
+            strict=True,
+        ):
+            purchases.setdefault(cookie, set()).add(order_id)

    def repeat_share(cookies: set[int]) -> float:
-        again = sum(1 for cookie in cookies if purchases[cookie] > 1)
+        again = sum(1 for cookie in cookies if len(purchases[cookie]) > 1)
        return again / len(cookies)

    buyers = set(purchases)
@@ -68,6 +68,7 @@ def orders(events: day.Day) -> list[list[Any]]:
            int(theirs.outcome[number]),
            int(theirs.paid_after[number]),
            int(theirs.cancelled_after[number]),
+            int(theirs.snapshot_delay[number]),
        ]
        for number in range(len(theirs))
    ]
@@ -88,6 +89,7 @@ def snapshot(events: day.Day) -> dict[str, Any]:
        "page": events.page.tolist(),
        "product": events.product.tolist(),
        "orders": orders(events),
+        "purchase_outcome": events.purchase_outcome.tolist(),
    }


@@ -115,6 +117,7 @@ def test_the_snapshot_notices_everything_the_day_hands_out(weekday: day.Day):
        page=weekday.page,
        product=weekday.product,
        orders=weekday.orders,
+        purchase_outcome=weekday.purchase_outcome,
    )
    assert snapshot(reordered) != original

@@ -27,6 +27,9 @@ INVENTORY_PATH = Path(__file__).resolve().parents[2] / "data" / "world-inventory
 # отправляемых; этот дешевле прочих — его окно короче.
 RUN_DAY = 2

+# День любой: хеш дня не зависит ни от соседей, ни от края описи.
+REPLAY_DAY = 4
+

@pytest.fixture(scope="module")
 def inventory() -> dict:
@@ -48,7 +51,15 @@ def test_order_class_counters_cover_only_closed_days(inventory: dict):
    rows = [row for row in inventory["days"] if "orders" in row]

    assert [row["day"] for row in rows] == [0]
-    assert set(rows[0]["orders"]) == {"match", "cancelled", "amount_delta"}
+    assert set(rows[0]["orders"]) == {
+        "match",
+        "cancelled",
+        "lost_event",
+        "duplicate_event",
+        "amount_delta",
+    }
+    assert rows[0]["orders"]["lost_event"] > 0
+    assert rows[0]["orders"]["duplicate_event"] > 0
    today = day_module.stream(CANONICAL_SEED, rows[0]["day"])
    assert sum(rows[0]["orders"].values()) == len(today.orders)

@@ -72,3 +83,17 @@ def test_the_inventory_holds_the_hash_of_every_sent_snapshot(inventory: dict, tm

    row = next(row for row in inventory["snapshots"] if row["day"] == RUN_DAY - 1)
    assert row["sha256"] == sent
+
+
+def test_a_replayed_day_matches_its_inventory_hash(tmp_path):
+    """Опись сверяется с байтами, вышедшими из CLI, а не с собранной тут же:
+    пересчет сравнивался бы сам с собой.
+    """
+    stored = json.loads(INVENTORY_PATH.read_text(encoding="utf-8"))
+    path = tmp_path / "day.jsonl"
+
+    assert cli.main(["batch", "--day", str(REPLAY_DAY), "--file", str(path)]) == 0
+
+    sent = hashlib.sha256(path.read_bytes()).hexdigest()
+    row = next(row for row in stored["days"] if row["day"] == REPLAY_DAY)
+    assert row["sha256"] == sent
@@ -58,17 +58,52 @@ def user_id_by_order(events: day.Day) -> dict[str, int]:
    )


-def test_every_order_of_the_day_is_a_purchase_of_the_day(weekday: day.Day):
-    """Заказ — вторая проекция покупки, а не второе порождение.
+def purchase_row_by_order(
+    events: day.Day,
+) -> tuple[dict[str, NDArray[Any]], dict[str, int]]:
+    """Первая строка purchase каждого доехавшего заказа."""
+    rows = purchases_of(events)
+    index: dict[str, int] = {}
+    for row, cell in enumerate(rows["purchaseID"]):
+        index.setdefault(str(cell[0]), row)
+    return rows, index

-    У всякого заказа ровно одно событие `purchase`, и номер у них один:
-    сойтись двум источникам больше негде — сверка стенда соединяется
-    именно по нему.
-    """
+
+def test_every_order_of_the_day_is_a_purchase_of_the_day(weekday: day.Day):
+    """Заказ рождается до потери или дубля его событийной проекции."""
    events = purchases_of(weekday)
    numbers = [cell[0] for cell in events["purchaseID"]]
    assert len(numbers) > 100
-    assert list(weekday.orders.order_id) == numbers
+    lost = {
+        order_id
+        for order_id, outcome in zip(
+            weekday.orders.order_id, weekday.purchase_outcome, strict=True
+        )
+        if outcome == commerce.EventOutcome.LOST
+    }
+    assert set(numbers) == set(weekday.orders.order_id) - lost
+    assert len(numbers) - len(set(numbers)) == int(
+        (weekday.purchase_outcome == commerce.EventOutcome.DUPLICATED).sum()
+    )
+
+
+def test_an_assigned_order_never_waits_for_a_later_snapshot(
+    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
+):
+    """Гарантия плана сильнее опоздания: мост склейки приезжает сразу."""
+    # Все неназначенные заказы опаздывают на два дня. Нулевую задержку после
+    # такого броска могут получить только заказы, защищённые планом.
+    monkeypatch.setattr(
+        orders, "_SNAPSHOT_DELAY_CUMULATIVE", np.array([0, 0, 1], dtype=np.int64)
+    )
+    events = day.stream(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
+    audience = plan.audience(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
+
+    promised = set(audience.person_id[audience.assigned_order].tolist())
+    immediate = set(events.orders.user_id[events.orders.snapshot_delay == 0].tolist())
+    assert promised
+    assert immediate == promised
+    assert (events.orders.snapshot_delay == 2).any()


 def dropped_line(client: list[tuple[Any, int]], order: list[tuple[Any, int]]):
@@ -88,16 +123,18 @@ def test_the_order_repeats_the_purchase_up_to_one_dropped_line(weekday: day.Day)
    """
    goods = catalog.catalog()
    price = dict(zip(goods.sku.tolist(), goods.price.tolist(), strict=True))
-    events = purchases_of(weekday)
+    events, row_by_order = purchase_row_by_order(weekday)
    money = weekday.orders
    deltas = 0

    for number, order in enumerate(weekday.orders.order_id):
-        assert order == events["purchaseID"][number][0]
+        if weekday.purchase_outcome[number] == commerce.EventOutcome.LOST:
+            continue
+        row = row_by_order[order]
        client = list(
            zip(
-                events["productID"][number].tolist(),
-                events["productQuantity"][number].tolist(),
+                events["productID"][row].tolist(),
+                events["productQuantity"][row].tolist(),
                strict=True,
            )
        )
@@ -110,7 +147,7 @@ def test_the_order_repeats_the_purchase_up_to_one_dropped_line(weekday: day.Day)
        )
        # Выручка клиента и `items_total` бэкенда — одно число: в событии
        # оно дробное, у заказа целое в копейках.
-        revenue = round(events["purchaseRevenue"][number][0] * commerce.KOPECKS)
+        revenue = round(events["purchaseRevenue"][row][0] * commerce.KOPECKS)
        if mine == client:
            assert money.items_total[number] == revenue
            continue
@@ -136,15 +173,18 @@ def test_the_discount_comes_from_the_coupon_of_the_event(

    for today in start_world:
        money = today.orders
-        events = purchases_of(today)
-        codes = [cell[0] for cell in events["purchaseCoupon"]]
-        for number, code in enumerate(codes):
+        events, row_by_order = purchase_row_by_order(today)
+        for number, order_id in enumerate(money.order_id):
+            if today.purchase_outcome[number] == commerce.EventOutcome.LOST:
+                continue
+            row = row_by_order[order_id]
+            code = events["purchaseCoupon"][row][0]
            items_total = money.items_total[number]
            expected = items_total * percent[code] // 100 if code else 0
            assert money.discount[number] == expected, money.order_id[number]
            assert money.discount[number] < items_total

-            revenue = round(events["purchaseRevenue"][number][0] * commerce.KOPECKS)
+            revenue = round(events["purchaseRevenue"][row][0] * commerce.KOPECKS)
            discounted_delta += int(bool(code) and items_total != revenue)

    # Иначе проверка не отличила бы новую базу скидки от прежней.
@@ -255,8 +295,13 @@ def test_the_user_id_is_the_person_behind_the_cookie(weekday: day.Day):
        zip(audience.client_id.tolist(), audience.person_id.tolist(), strict=True)
    )
    events = purchases_of(weekday)
-    for number, cookie in enumerate(events["ClientID"].tolist()):
-        assert weekday.orders.user_id[number] == person[cookie]
+    by_order = user_id_by_order(weekday)
+    for order_id, cookie in zip(
+        (cell[0] for cell in events["purchaseID"]),
+        events["ClientID"].tolist(),
+        strict=True,
+    ):
+        assert by_order[order_id] == person[cookie]
    assert np.all(weekday.orders.user_id > 0)
    assert weekday.orders.user_id.max() < 2**53

@@ -14,8 +14,8 @@ import pytest
 from clickstream_generator import plan, reference, world
 from clickstream_generator.seeds import CANONICAL_SEED

-# Горизонт эталонного снимка — две недели (спека, раздел 5).
-SNAPSHOT_DAYS = 14
+# Окно замера плана — две недели: два цикла недельной сезонности.
+WINDOW_DAYS = 14


@pytest.fixture(autouse=True)
@@ -54,9 +54,9 @@ def test_the_plan_is_a_pure_function_of_the_seed():


 def test_counters_are_a_pure_function_of_the_seed():
-    first = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
+    first = plan.counters(CANONICAL_SEED, WINDOW_DAYS)
    plan.cohort.cache_clear()
-    assert first == plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
+    assert first == plan.counters(CANONICAL_SEED, WINDOW_DAYS)


 def test_a_remembered_cohort_cannot_be_spoiled_from_outside():
@@ -216,12 +216,12 @@ def test_the_passport_points_into_the_directories():

 def test_the_daily_audience_matches_the_spec_band():
    """6–8 тыс. посетителей в день — правдоподобный средний магазин."""
-    counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
+    counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, WINDOW_DAYS)
    assert all(6_000 <= size <= 8_000 for size in counters.audience)


 def test_the_influx_holds_its_daily_number():
-    counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
+    counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, WINDOW_DAYS)
    average = sum(counters.new_cookies) / len(counters.new_cookies)
    assert abs(average - world.DAILY_INFLUX) < world.DAILY_INFLUX // 10

@@ -232,7 +232,7 @@ def test_the_influx_breathes_with_the_week():
    def mean(numbers: tuple[int, ...] | list[int]) -> float:
        return sum(numbers) / len(numbers)

-    counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
+    counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, WINDOW_DAYS)
    weekdays = [size for day, size in enumerate(counters.new_cookies) if day % 7 < 5]
    weekend = [size for day, size in enumerate(counters.new_cookies) if day % 7 >= 5]
    expected = mean(world.WEEKLY_PROFILE_PERCENT[5:]) / mean(
@@ -250,7 +250,7 @@ def test_the_influx_differs_even_on_the_same_weekday():
 def test_the_influx_is_visible_on_the_plan():
    """Накопленная аудитория растёт с горизонтом и с дневной не сходится."""
    week = plan.counters(CANONICAL_SEED, 7)
-    fortnight = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
+    fortnight = plan.counters(CANONICAL_SEED, WINDOW_DAYS)
    assert week.visitors < fortnight.visitors
    assert fortnight.visitors > 2 * max(fortnight.audience)

@@ -258,21 +258,21 @@ def test_the_influx_is_visible_on_the_plan():
 def test_the_horizon_is_a_prefix_not_another_world():
    """Продление истории днём N+1 не трогает дни 1…N."""
    week = plan.counters(CANONICAL_SEED, 7)
-    fortnight = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
+    fortnight = plan.counters(CANONICAL_SEED, WINDOW_DAYS)
    assert fortnight.audience[:7] == week.audience
    assert fortnight.new_cookies[:7] == week.new_cookies


 def test_counters_count_the_same_audience_that_the_day_gets():
    """Счётчики и дня-функция спрашивают один план — расходиться им негде."""
-    counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
-    for day in (0, 7, SNAPSHOT_DAYS - 1):
+    counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, WINDOW_DAYS)
+    for day in (0, 7, WINDOW_DAYS - 1):
        actual = plan.audience(CANONICAL_SEED, day).client_id.size
        assert actual == counters.audience[day]


 def test_counters_know_the_pairs_before_a_single_event():
-    counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
+    counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, WINDOW_DAYS)
    assert counters.pairs > 0


@@ -78,7 +78,7 @@ def test_day_components_do_not_share_randomness():
        Component.TRAFFIC,
        Component.COMMERCE,
        Component.ORDERS,
-        Component.LATECOMERS,
+        Component.BEACONS,
    )
    assert len({int(component) for component in components}) == 4
    draws = {
@@ -128,7 +128,9 @@ def test_the_record_matches_the_wire_contract(days: list[day_module.Day]):
        )

        if _born(record) == _date(SHORT_WINDOW_DAY):
-            assert record["created_at"][:19] + "Z" == bought[record["order_id"]]
+            # Потерянного purchase в трекере нет, но заказ остается.
+            if record["order_id"] in bought:
+                assert record["created_at"][:19] + "Z" == bought[record["order_id"]]


 def test_negative_money_does_not_leave_the_source(days: list[day_module.Day]):
@@ -174,6 +176,63 @@ def test_the_rows_go_in_the_order_of_birth(days: list[day_module.Day]):
    assert len(set(numbers)) == len(numbers)


+def test_lateness_changes_only_the_rows_present_in_a_snapshot(
+    days: list[day_module.Day],
+):
+    """Неопоздавшие строки остаются прежними байтами и в прежнем порядке."""
+    number = SHORT_WINDOW_DAY
+    window = [today.orders for today in days[: number + 1]]
+    eager = serialize.orders(
+        [
+            replace(rows, snapshot_delay=np.zeros_like(rows.snapshot_delay))
+            for rows in window
+        ],
+        number,
+    )
+    actual = serialize.orders(window, number)
+    actual_ids = {json.loads(payload)["order_id"] for payload in actual}
+    expected = [
+        payload for payload in eager if json.loads(payload)["order_id"] in actual_ids
+    ]
+
+    assert len(actual) < len(eager)
+    assert actual == expected
+
+
+def test_a_two_day_late_order_first_arrives_in_its_lived_state(
+    days: list[day_module.Day],
+):
+    """Заказ δ = 2 пропускает D и D+1 и догоняет жизнь, не меняя `created_at`."""
+    honest = days[0].orders
+    target = 0
+    delay = np.zeros_like(honest.snapshot_delay)
+    delay[target] = 2
+    cancelled_after = honest.cancelled_after.copy()
+    cancelled_after[target] = 30 * 3600
+    late = replace(
+        honest,
+        snapshot_delay=delay,
+        cancelled_after=cancelled_after,
+    )
+    order_id = late.order_id[target]
+
+    for number in (0, 1):
+        assert order_id not in {
+            json.loads(payload)["order_id"]
+            for payload in serialize.orders([late], number)
+        }
+
+    arrived = {
+        record["order_id"]: record
+        for record in map(json.loads, serialize.orders([late], 2))
+    }[order_id]
+    created_at = np.datetime_as_string(
+        late.created_at[target], unit="ms", timezone="UTC"
+    )
+    assert arrived["status"] == "cancelled"
+    assert arrived["created_at"] == created_at
+
+
 def test_the_state_is_read_at_the_boundary_of_the_day(days: list[day_module.Day]):
    """Дыхание окна: оплаченный назавтра заказ в сегодняшнем слепке `created`.

@@ -325,7 +384,10 @@ def _purchase_times(today: day_module.Day) -> dict[str, str]:
    times = np.datetime_as_string(
        today.columns["UTCEventTime"][here], unit="s", timezone="UTC"
    )
-    return dict(zip(numbers, times.tolist(), strict=True))
+    result: dict[str, str] = {}
+    for number, moment in zip(numbers, times.tolist(), strict=True):
+        result.setdefault(number, moment)
+    return result


 def _born(record: dict) -> date:
@@ -122,6 +122,11 @@ def test_the_trade_event_never_overtakes_the_next_page():
    assert max(world.TRADE_DELAY_SECONDS) <= min(world.PAGE_PAUSE_SECONDS)


+def test_the_duplicate_delay_stays_inside_a_visit_timeout():
+    assert 0 < min(world.DUPLICATE_DELAY_SECONDS)
+    assert max(world.DUPLICATE_DELAY_SECONDS) <= world.VISIT_TIMEOUT_SECONDS
+
+
 def conversion(cart: int, checkout_of_cart: int) -> float:
    """Конверсия визита в заказ, проценты: произведение трёх шагов воронки."""
    return cart * checkout_of_cart * world.CONFIRMATION_OF_CHECKOUT_PERCENT / 100**2
@@ -0,0 +1,31 @@
+slice_name: Сверка purchase и заказов
+description: null
+certified_by: null
+certification_details: null
+viz_type: pivot_table_v2
+params:
+  viz_type: pivot_table_v2
+  groupbyRows:
+  - order_day
+  groupbyColumns:
+  - mismatch_class
+  metrics:
+  - order_count
+  adhoc_filters:
+  - expressionType: SIMPLE
+    subject: order_day
+    operator: TEMPORAL_RANGE
+    comparator: No filter
+    clause: WHERE
+  aggregateFunction: Sum
+  metricsLayout: COLUMNS
+  rowOrder: key_a_to_z
+  colOrder: key_a_to_z
+  order_desc: true
+  row_limit: 10000
+  valueFormat: SMART_NUMBER
+  date_format: smart_date
+cache_timeout: null
+uuid: 19600000-0000-4000-8000-000000000102
+version: 1.0.0
+dataset_uuid: 19600000-0000-4000-8000-000000000002
@@ -0,0 +1,30 @@
+slice_name: Выручка по дням и категориям
+description: null
+certified_by: null
+certification_details: null
+viz_type: echarts_timeseries_bar
+params:
+  viz_type: echarts_timeseries_bar
+  x_axis: report_date
+  metrics:
+  - revenue
+  groupby:
+  - product_category
+  adhoc_filters:
+  - expressionType: SIMPLE
+    subject: report_date
+    operator: TEMPORAL_RANGE
+    comparator: No filter
+    clause: WHERE
+  row_limit: 10000
+  stack: Stack
+  orientation: vertical
+  show_legend: true
+  rich_tooltip: true
+  show_value: false
+  y_axis_format: ',.2f'
+  x_axis_time_format: smart_date
+cache_timeout: null
+uuid: 19600000-0000-4000-8000-000000000101
+version: 1.0.0
+dataset_uuid: 19600000-0000-4000-8000-000000000001
@@ -0,0 +1,29 @@
+slice_name: Посетители и известные пользователи
+description: null
+certified_by: null
+certification_details: null
+viz_type: echarts_timeseries_line
+params:
+  viz_type: echarts_timeseries_line
+  x_axis: report_date
+  metrics:
+  - visitors
+  - known_users
+  groupby: []
+  adhoc_filters:
+  - expressionType: SIMPLE
+    subject: report_date
+    operator: TEMPORAL_RANGE
+    comparator: No filter
+    clause: WHERE
+  row_limit: 10000
+  seriesType: echarts_timeseries_line
+  show_legend: true
+  rich_tooltip: true
+  show_value: false
+  y_axis_format: ',d'
+  x_axis_time_format: smart_date
+cache_timeout: null
+uuid: 19600000-0000-4000-8000-000000000103
+version: 1.0.0
+dataset_uuid: 19600000-0000-4000-8000-000000000003
@@ -0,0 +1,105 @@
+dashboard_title: Бизнес-сюжеты
+description: null
+css: null
+slug: business-stories
+certified_by: null
+certification_details: null
+published: true
+uuid: 19600000-0000-4000-8000-000000000201
+position:
+  DASHBOARD_VERSION_KEY: v2
+  ROOT_ID:
+    id: ROOT_ID
+    type: ROOT
+    children:
+    - GRID_ID
+  GRID_ID:
+    id: GRID_ID
+    type: GRID
+    parents:
+    - ROOT_ID
+    children:
+    - ROW-revenue
+    - ROW-pvo
+    - ROW-traffic
+  ROW-revenue:
+    id: ROW-revenue
+    type: ROW
+    parents:
+    - ROOT_ID
+    - GRID_ID
+    children:
+    - CHART-revenue
+    meta:
+      background: BACKGROUND_TRANSPARENT
+  CHART-revenue:
+    id: CHART-revenue
+    type: CHART
+    parents:
+    - ROOT_ID
+    - GRID_ID
+    - ROW-revenue
+    children: []
+    meta:
+      chartId: 1
+      height: 50
+      width: 12
+      sliceName: Выручка по дням и категориям
+      uuid: 19600000-0000-4000-8000-000000000101
+  ROW-pvo:
+    id: ROW-pvo
+    type: ROW
+    parents:
+    - ROOT_ID
+    - GRID_ID
+    children:
+    - CHART-pvo
+    meta:
+      background: BACKGROUND_TRANSPARENT
+  CHART-pvo:
+    id: CHART-pvo
+    type: CHART
+    parents:
+    - ROOT_ID
+    - GRID_ID
+    - ROW-pvo
+    children: []
+    meta:
+      chartId: 2
+      height: 50
+      width: 12
+      sliceName: Сверка purchase и заказов
+      uuid: 19600000-0000-4000-8000-000000000102
+  ROW-traffic:
+    id: ROW-traffic
+    type: ROW
+    parents:
+    - ROOT_ID
+    - GRID_ID
+    children:
+    - CHART-traffic
+    meta:
+      background: BACKGROUND_TRANSPARENT
+  CHART-traffic:
+    id: CHART-traffic
+    type: CHART
+    parents:
+    - ROOT_ID
+    - GRID_ID
+    - ROW-traffic
+    children: []
+    meta:
+      chartId: 3
+      height: 50
+      width: 12
+      sliceName: Посетители и известные пользователи
+      uuid: 19600000-0000-4000-8000-000000000103
+metadata:
+  color_scheme: supersetColors
+  cross_filters_enabled: false
+  chart_configuration: {}
+  expanded_slices: {}
+  default_filters: '{}'
+  native_filter_configuration: []
+theme_uuid: null
+version: 1.0.0
@@ -0,0 +1,106 @@
+table_name: daily_traffic_v
+main_dttm_col: report_date
+currency_code_column: null
+description: null
+default_endpoint: null
+offset: 0
+cache_timeout: null
+catalog: null
+schema: dm
+sql: null
+params: null
+template_params: null
+filter_select_enabled: true
+fetch_values_predicate: null
+extra: null
+normalize_columns: false
+always_filter_main_dttm: false
+folders: null
+uuid: 19600000-0000-4000-8000-000000000003
+metrics:
+- metric_name: known_users
+  verbose_name: Известные пользователи
+  metric_type: null
+  expression: SUM(known_users)
+  description: null
+  d3format: ',d'
+  currency: null
+  extra: null
+  warning_text: null
+- metric_name: visitors
+  verbose_name: Посетители
+  metric_type: null
+  expression: SUM(visitors)
+  description: null
+  d3format: ',d'
+  currency: null
+  extra: null
+  warning_text: null
+columns:
+- column_name: _load_ts
+  verbose_name: Время загрузки
+  is_dttm: true
+  is_active: true
+  type: DATETIME64(3, 'UTC')
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+- column_name: known_users
+  verbose_name: Известные пользователи
+  is_dttm: false
+  is_active: true
+  type: UINT64
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+- column_name: _load_id
+  verbose_name: Запуск загрузки
+  is_dttm: false
+  is_active: true
+  type: STRING
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+- column_name: visitors
+  verbose_name: Посетители
+  is_dttm: false
+  is_active: true
+  type: UINT64
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+- column_name: report_date
+  verbose_name: Дата
+  is_dttm: true
+  is_active: true
+  type: DATE
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+version: 1.0.0
+database_uuid: 4b8f2c6e-1d3a-4f5b-9c7d-2e8a1f0b3c5d
@@ -0,0 +1,136 @@
+table_name: purchase_vs_orders_v
+main_dttm_col: order_day
+currency_code_column: null
+description: null
+default_endpoint: null
+offset: 0
+cache_timeout: null
+catalog: null
+schema: dm
+sql: null
+params: null
+template_params: null
+filter_select_enabled: true
+fetch_values_predicate: null
+extra: null
+normalize_columns: false
+always_filter_main_dttm: false
+folders: null
+uuid: 19600000-0000-4000-8000-000000000002
+metrics:
+- metric_name: order_count
+  verbose_name: Количество заказов
+  metric_type: null
+  expression: COUNT(order_id)
+  description: null
+  d3format: ',d'
+  currency: null
+  extra: null
+  warning_text: null
+columns:
+- column_name: items_total
+  verbose_name: Сумма позиций заказа
+  is_dttm: false
+  is_active: true
+  type: NULLABLE(DECIMAL(18, 2))
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+- column_name: _load_ts
+  verbose_name: Время загрузки
+  is_dttm: true
+  is_active: true
+  type: DATETIME64(3, 'UTC')
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+- column_name: declared_revenue
+  verbose_name: Выручка purchase
+  is_dttm: false
+  is_active: true
+  type: NULLABLE(DECIMAL(18, 2))
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+- column_name: status
+  verbose_name: Статус заказа
+  is_dttm: false
+  is_active: true
+  type: LOWCARDINALITY(NULLABLE(STRING))
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+- column_name: mismatch_class
+  verbose_name: Класс расхождения
+  is_dttm: false
+  is_active: true
+  type: LOWCARDINALITY(STRING)
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+- column_name: order_day
+  verbose_name: День заказа
+  is_dttm: true
+  is_active: true
+  type: DATE
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+- column_name: _load_id
+  verbose_name: Запуск загрузки
+  is_dttm: false
+  is_active: true
+  type: STRING
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+- column_name: order_id
+  verbose_name: Заказ
+  is_dttm: false
+  is_active: true
+  type: STRING
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+version: 1.0.0
+database_uuid: 4b8f2c6e-1d3a-4f5b-9c7d-2e8a1f0b3c5d
@@ -0,0 +1,138 @@
+table_name: revenue_daily_v
+main_dttm_col: report_date
+currency_code_column: null
+description: null
+default_endpoint: null
+offset: 0
+cache_timeout: null
+catalog: null
+schema: dm
+sql: null
+params: null
+template_params: null
+filter_select_enabled: true
+fetch_values_predicate: null
+extra: null
+normalize_columns: false
+always_filter_main_dttm: false
+folders: null
+uuid: 19600000-0000-4000-8000-000000000001
+metrics:
+- metric_name: revenue
+  verbose_name: Выручка
+  metric_type: null
+  expression: SUM(revenue)
+  description: null
+  d3format: ',.2f'
+  currency:
+    symbol: ₽
+    symbolPosition: suffix
+  extra: null
+  warning_text: null
+columns:
+- column_name: _load_ts
+  verbose_name: Время загрузки
+  is_dttm: true
+  is_active: true
+  type: DATETIME64(3, 'UTC')
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+- column_name: aov
+  verbose_name: Средний чек
+  is_dttm: false
+  is_active: true
+  type: DECIMAL(18, 2)
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+- column_name: revenue
+  verbose_name: Выручка
+  is_dttm: false
+  is_active: true
+  type: DECIMAL(18, 2)
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+- column_name: product_category
+  verbose_name: Категория товара
+  is_dttm: false
+  is_active: true
+  type: LOWCARDINALITY(STRING)
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+- column_name: _load_id
+  verbose_name: Запуск загрузки
+  is_dttm: false
+  is_active: true
+  type: STRING
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+- column_name: orders
+  verbose_name: Заказы
+  is_dttm: false
+  is_active: true
+  type: UINT64
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+- column_name: units
+  verbose_name: Товары
+  is_dttm: false
+  is_active: true
+  type: UINT64
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+- column_name: report_date
+  verbose_name: Дата
+  is_dttm: true
+  is_active: true
+  type: DATE
+  advanced_data_type: null
+  groupby: true
+  filterable: true
+  expression: null
+  description: null
+  python_date_format: null
+  datetime_format: null
+  extra: null
+version: 1.0.0
+database_uuid: 4b8f2c6e-1d3a-4f5b-9c7d-2e8a1f0b3c5d
@@ -1,3 +1 @@
 version: 1.0.0
-type: Database
-timestamp: '2026-07-30T00:00:00+00:00'
@@ -2,13 +2,19 @@
 --
 -- Эталонные счётчики читает Airflow из world-inventory.json: у настоящего
 -- магазина такого оракула нет. Запрос возвращает только наблюдаемую сторону;
-- Python-задача сопоставляет ее с тремя счетчиками закрытого дня из описи.
+-- Python-задача сопоставляет ее с пятью счетчиками закрытого дня из описи.
 SELECT
    order_day AS data_date,
    mismatch_class,
    count() AS orders
 FROM dm.purchase_vs_orders_v
-WHERE mismatch_class IN ('match', 'cancelled', 'amount_delta')
+WHERE mismatch_class IN (
+    'match',
+    'cancelled',
+    'lost_event',
+    'duplicate_event',
+    'amount_delta'
+)
 GROUP BY
    data_date,
    mismatch_class
Author	SHA1	Message	Date
ddadminandClaude Fable 5	453950a639	docs(specs): итог тикета #203 внесен в раздел 9 спеки программы лаб - Зачем: - раздел 9 отсылал к открытому тикету #203; решение принято, указатель должен вести на итог, а не на вопрос. - Что: - фраза «докуда ведет карта #182» заменена итогом: карта закрыта приемкой спеки, исполнение ведет карта #206. - Проверка: - вычитка раздела 9 файла docs/specs/2026-09-01-labs-program.md. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>	2026-09-01 09:32:27 -04:00
ddmitry	c26b4530f3	Merge pull request 'docs(specs): спека программы учебных лаб' (#205 ) from 202-labs-program-spec into main Reviewed-on: #205	2026-09-01 16:13:49 +03:00
ddadmin	eed5b4b4e6	docs(specs): словарь программы лаб очеловечен по ревью владельца - Зачем: - термины спеки перейдут в задания, а «хребет», «ветки» и «точка прицепа» с калькированными заголовками сюжетов смущали бы студентов. - Что: - хребет → основная программа, шаги → ступени, ветки → факультативы, «точка прицепа» заменена формулой «открывается после ступени N»; - заголовки разделов и сюжетов переписаны из позиции студента («Почему выручка не сходится», «Куда попадают битые строки»); - переносы выровнены по ~80 колонок по всему файлу. - Проверка: - текст без учета пробелов не изменился на шаге переносов (SHA-256); решения, состав и порядок программы не менялись.	2026-09-01 09:07:40 -04:00
ddadmin	4fd872f296	docs(specs): спека программы учебных лаб — хребет и ветки - Зачем: - тикет #202 карты #182: собрать из инвентаризации #201 программу лаб целиком — состав, порядок, формы и судьбу идей-кандидатов. - Что: - создан docs/specs/2026-09-01-labs-program.md: хребет из семи обязательных шагов и пять тематических разделов необязательных лаб; - узаконены границы вычитания по потокам и поименные резолюции идей #143, #145, #148, #149, #186, #187, #188; - записаны отклоненные варианты оси прогрессии и границы спеки (#203). - Проверка: - вычитка владельцем (спека принята), слепое ревью фактов против инвентаризации и доков — все находки закрыты.	2026-09-01 08:45:43 -04:00
ddmitry	22bf09af9d	Merge pull request 'docs(research): инвентаризация сюжетов лаб по слоям стенда' (#204 ) from research/labs-inventory into main	2026-08-31 18:39:20 +03:00
ddadminandClaude Fable 5	502d705ca1	docs(research): инвентаризация сюжетов лаб по слоям стенда - Зачем: - спеке программы лаб (#202) нужен полный веер сюжетов вместо семи случайно накопленных идей; резолюция тикета #201 карты #182. - Что: - заметка docs/research/2026-08-31-labs-inventory.md: 32 сюжета по слоям STG, ODS, DDS, DM, BI и поперек слоев, три формы заданий, разбор гипотезы «вычитание + DQ» с таблицей по потокам. - Проверка: - фактура (пути, имена таблиц, номера тикетов) сверена с репозиторием при вычитке; кода изменение не касается. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-31 11:38:54 -04:00
ddmitry	d22156a7da	Merge pull request 'docs(labs): ТЗ необязательной лабы «свой дашборд в Superset»' (#199 ) from 197-superset-lab into main Reviewed-on: #199	2026-08-31 11:07:53 +03:00
ddadminandClaude Fable 5	6174536cc1	docs(specs): BI-лаба узаконена в исключении раздела 10 Зачем: раздел 10 выносил все лабы v2 в отдельную работу учебного пути, делая исключение только для домашек DM, — необязательная лаба Superset из #197 формально в него не попадала. Что: исключение расширено фразой про лабу «свой дашборд в Superset» с меркой владельца: домашки DM и эта лаба продуманы до готовых ТЗ, остальные лабы пока на уровне идей. Проверка: вычитка; решение владельца репозитория из обсуждения #197. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-31 04:05:43 -04:00
ddadminandClaude Fable 5	989ff71495	docs(labs): ТЗ необязательной лабы «свой дашборд в Superset» Зачем: владеть хотя бы одним BI-инструментом на базовом уровне — полезный навык дата-инженера, но стенд в первую очередь про ClickHouse, поэтому лаба необязательная. Обещание «отдельная домашка после этапа 8» в доке DM висело без адреса. Что: ТЗ docs/labs/superset-dashboard.md — пять датасетов поверх публичных представлений заданий 1-5, свой дашборд отдельно от стендового, проверка глазами без homework_check; шестая строка и разведение «пяти заданий по витринам» в docs/labs/README.md; абзац о сроке жизни объектов менти в docs/architecture/superset.md; ссылка на лабу из доки DM; правило слага в AGENTS.md расширено до «предмет задания». Проверка: кода и DDL нет; слепое ревью текста (9 находок закрыто, 2 дополнительные с перепроверки) и финальная вычитка. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-31 03:55:40 -04:00
ddmitry	cd82911906	Merge pull request 'feat(superset): датасеты и дашборд «Бизнес-сюжеты» (этап 8)' (#198 ) from 196-superset-dashboard into main Reviewed-on: #198	2026-08-31 10:26:41 +03:00
ddadminandClaude Fable 5	3ffce6387e	feat(superset): датасеты и дашборд «Бизнес-сюжеты» деревом импорта - Зачем: - этап 8 (#196): три сюжета спеки — выручка, сверка, посетители / известные — должны приезжать в Superset при каждой инициализации стенда, без ручной сборки в интерфейсе. - Что: - дерево infra/superset/import/ дополнено датасетами трех витрин dm, тремя графиками и дашбордом «Бизнес-сюжеты»; uuid розданы рукой, русские строки читаемы, metadata.yaml сокращен до версии формата. - написан справочник docs/architecture/superset.md: устройство зоны, дерево импорта, маршрут свежего экспорта, ловушки импорта. - в docs/architecture/dm.md добавлена ссылка на справочник зоны. - Проверка: - docker compose run --rm superset-init — импорт начисто, затем три графика отдают данные через API (54/48/10 строк). - прогон рецепта «чистая установка» из справочника: сброс базы superset в postgres-metadata, импорт, активы на месте. - make lint и make check-services зеленые (7/7). Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-30 18:42:01 -04:00
ddmitry	c999153acb	Merge pull request 'feat(generator): откалиброваны доли заказной стороны' (#195 ) from 194-calibration into main Reviewed-on: #195	2026-08-30 23:49:13 +03:00
ddmitry	c3a105a0f8	Merge pull request 'feat(generator): эталонный мир зафиксирован равным стартовому' (#193 ) from 192-stage7-tail into main Reviewed-on: #193	2026-08-30 23:48:10 +03:00
ddadminandClaude Fable 5	9b1826f5ff	feat(generator): откалиброваны доли заказной стороны - Зачем: - семь мест обещали калибровку черновых долей «при пересборке эталонного мира (этап 7)», а пересборки не будет (#192); числа сверены замером и зафиксированы (#194, хвост этапа 7 — #9). - Что: - замер на каноническом мире (28 дней, без транспорта): все доли в пределах ориентиров; пометки «черновое» сняты, наблюдаемые доли вписаны в комментарии world.py, fate.md и запись «Что проверено»; - потеря purchase: наблюдаемых 1,78% при броске 3% — вычеты штатные (пары склейки, приоритет отмены), принято решением владельца; ориентир класса B в мастер-спеке различает бросок и наблюдаемую долю; - веса мира и опись не тронуты: правки world.py — только комментарии. - Проверка: - cd generator && make lint && make typecheck && make test (437 passed); - git diff по data/world-inventory.json пуст; grep «черновое\|калибровка» по generator/src и docs/architecture/orders пуст. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-30 16:42:32 -04:00
ddadminandClaude Fable 5	8b7987c5c2	docs(specs): снято обещание CI-генерации на amd64 и arm64 - Зачем: - CI дублировал бы сторожем то, что уже гарантировано устройством: дисциплина целочисленной случайности снимает межархитектурные расхождения (решение владельца 2026-08-30, хвост этапа 7 — #9). - Что: - резолюция вписана в раздел 5 спеки генератора; - строки этапа 7 в обеих спеках приведены к резолюции. - Проверка: - grep "CI гоняет" docs/specs/ пуст; чтение раздела 5. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-30 16:11:34 -04:00
ddadminandClaude Fable 5	c1b61d81b9	feat(generator): эталонный мир зафиксирован равным стартовому - Зачем: - у дней 8-13 описи не нашлось читателя: обещание эталона в 14 дней снято решением владельца 2026-08-30 (#192, этап 7 — #9). - Что: - резолюция перенесена в обе спеки, докстринг описи и словарь CONTEXT.md; - добавлен тест: проигранный через CLI день совпадает с хешем описи; - сняты замеры: пересборка описи 20,5 с, снимок 460,7 МБ, make test 176,5 с — записаны в карту проверок и таблицу бюджетов. - Проверка: - cd generator && make lint && make typecheck && make test (437 passed); - git diff по data/world-inventory.json пуст. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-30 15:53:52 -04:00
ddmitry	f93c924b33	Merge pull request 'feat(generator): добавлено опоздание заказов в слепках' (#191 ) from 185-late-orders into main Reviewed-on: #191	2026-08-29 10:06:31 +03:00
ddadmin	c68a451698	docs(orders): восстановлено описание окна опоздания - Зачем: - при перевёрстке абзаца пропало правило отсутствия заказа до дня приезда. - Что: - восстановлен диапазон скрытых слепков d…d+δ−1. - исправлена пунктуация и прояснено обнуление задержки назначенного заказа. - Проверка: - git diff --check. - make config-test.	2026-08-29 02:03:24 -04:00
ddadmin	8db1c58c12	feat(generator): добавлено опоздание заказов в слепках - Зачем: - менти должен увидеть, как запоздавшая выгрузка меняет открытое окно, не подделывая аудит источника. - Что: - заказам назначена задержка D, D+1 или D+2 последним броском подпотока ORDERS. - назначенный планом заказ приезжает сразу, а Woven передаёт эту гарантию именованным полем. - обновлены документы, проверки границ механики и эталонные хеши слепков. - Проверка: - make lint, make typecheck и make test в generator: 436 тестов прошли. - make config-test: конфигурация прошла проверку. - world_live_day и следующий etl_pipeline перевели заказ 20260608-0001 из awaiting_order в match.	2026-08-28 17:30:55 -04:00
ddmitry	58e944aa87	Merge pull request 'feat(generator): потеря и дубль purchase (B, D) и счетчики описи' (#189 ) from 184-beacons into main Reviewed-on: #189	2026-08-28 21:58:23 +03:00
ddadminandClaude Fable 5	c28f724706	feat(generator): потеря и дубль purchase (B, D) и счетчики описи - Зачем: - трекер стенда был полным, и правило «деньги — по бэкенду» держалось на слове; классы B и D делают недосчет и пересчет трекера наблюдаемыми (этап 6, #184). - Что: - подпоток BEACONS: точечная потеря purchase (~3%) и сюжетный дубль (~2%) швом после _purchases, с гарантией моста идентичностей и условием допуска дубля по паузе до следующего визита; - опись считает пять классов по приоритету спеки; фильтр classes_vs_inventory расширен, нулевой класс читается нулем; - fate.md, seeds.md, dm.md и orders/README.md приведены к имени BEACONS и строгому правилу допуска. - Проверка: - make lint, make typecheck, make test (433 passed) и make inventory из generator/ — хеши слепков не изменились; - на стенде: make smoke, make check-clickhouse, make check-services зеленые; в dq_summary classes_vs_inventory и sessions_vs_reference pass, витрина сверки показывает lost_event и duplicate_event. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>	2026-08-28 13:13:47 -04:00