diff --git a/dwh-modeling/Homework_Customer_Status_DDS_DM.md b/dwh-modeling/Homework_Customer_Status_DDS_DM.md
index 15926e3..dff1dfc 100644
--- a/dwh-modeling/Homework_Customer_Status_DDS_DM.md
+++ b/dwh-modeling/Homework_Customer_Status_DDS_DM.md
@@ -76,11 +76,44 @@ customer_id,status,event_ts,_load_id,load_ts
 
 ### 3.1. STG: загрузка CSV
 
-1. Откройте `psql` в контейнере (см. инструкцию в `postgres-bookings/README.md`).
-2. Загрузите файл `customer_status_events.csv` в таблицу `stg.customer_status_raw`:
-   - можно использовать `\copy` из `psql`;
-   - либо любой другой способ, к которому вы привыкли.
-3. Убедитесь, что данные загрузились:
+Есть два варианта — выберите любой. Для первого прохождения рекомендуем **вариант A** (самый простой).
+
+#### Вариант A (рекомендуемый): вставить данные в STG через `INSERT`
+
+Откройте SQL‑клиент (DBeaver или `psql`) и вставьте данные текстом:
+
+> 💡 Если вы уже загружали данные в `stg.customer_status_raw` и делаете повторный запуск — начните с `TRUNCATE stg.customer_status_raw;`.
+>  
+> 💡 В примере ниже показан минимальный набор для клиента 101. Чтобы получить несколько клиентов и больше событий — используйте вариант B (CSV) или добавьте строки из файла `dwh-modeling/data/customer_status_events.csv`.
+
+```sql
+INSERT INTO stg.customer_status_raw (customer_id, status, event_ts, _load_id, _load_ts) VALUES
+('101','new','2024-01-01 09:00:00','batch_20240101_1000','2024-01-01 10:00:00'),
+('101','active','2024-02-15 10:30:00','batch_20240215_1100','2024-02-15 11:00:00'),
+('101','vip','2024-05-10 11:00:00','batch_20240510_1200','2024-05-10 12:00:00'),
+('101','churned','2024-09-01 12:15:00','batch_20240901_1300','2024-09-01 13:00:00');
+```
+
+> 💡 Здесь `_load_ts` — это время загрузки (в CSV оно называется `load_ts`).
+
+#### Вариант B: загрузить CSV
+
+Можно загрузить файл `dwh-modeling/data/customer_status_events.csv` в таблицу `stg.customer_status_raw`:
+
+- **Через DBeaver**: Import Data → CSV → `stg.customer_status_raw` (колонку `load_ts` маппить в `_load_ts`).
+- **Через `psql` в контейнере (`./psql_sh`)**: без установки `psql` на хост.
+
+Способ: передайте CSV в `psql` через STDIN и выполните `\copy ... FROM STDIN`:
+
+```bash
+./postgres-bookings/psql_sh -c "TRUNCATE stg.customer_status_raw;"
+cat dwh-modeling/data/customer_status_events.csv | ./postgres-bookings/psql_sh -c \
+  "\\copy stg.customer_status_raw(customer_id,status,event_ts,_load_id,_load_ts) FROM STDIN WITH (FORMAT csv, HEADER true)"
+```
+
+> 💡 Для части 5 (инкрементальная загрузка) `TRUNCATE stg.customer_status_raw` делать не нужно — загружайте только новые строки.
+
+После загрузки убедитесь, что данные на месте:
 
 ```sql
 SELECT * FROM stg.customer_status_raw LIMIT 10;
@@ -97,6 +130,8 @@ SELECT * FROM stg.customer_status_raw LIMIT 10;
 - аккуратно обработать возможные пустые значения (если бы они были);
 - заполнить `_load_id` и `_load_ts` в `ods.customer_status`.
 
+> 💡 Для простоты сделайте загрузку идемпотентной через `TRUNCATE ods.customer_status;` перед `INSERT` (таблица в ODS имеет первичный ключ `(customer_id, event_ts)`).
+
 Проверьте, что в `ods.customer_status` данные выглядят аккуратно:
 
 ```sql
@@ -135,8 +170,15 @@ ORDER BY customer_id, event_ts;
    - `valid_from` — `event_ts::date`,
    - `valid_to` — следующий `event_ts::date` (а у последней версии `valid_to = NULL`).
 
+> 💡 Упрощение для домашки: считаем, что у клиента не бывает двух разных смен статуса в один и тот же день.  
+> Если такое бывает — удобнее строить периоды в `TIMESTAMP` (или вводить дополнительное правило сортировки), но это уже усложнение.
+
+> 💡 Если в событиях встречаются повторы одного и того же статуса подряд, можно отфильтровать “не-изменения” через `LAG(status)` (или `LAG(hashdiff)`) перед расчётом `LEAD()`.
+
 3. Вставьте получившиеся строки в `dds.dim_customer_status`. Актуальная строка для клиента — та, где `valid_to IS NULL`.
 
+> 💡 Для первой версии решения можно сделать full refresh: перед вставкой очистить таблицу (`TRUNCATE dds.dim_customer_status;`), как в основном примере с `dds.dim_customer`.
+
 ```sql
 INSERT INTO dds.dim_customer_status (
     customer_bk, status, hashdiff,
@@ -192,6 +234,11 @@ ORDER BY customer_bk, valid_from;
 
 Опциональное задание для закрепления: собрать небольшую витрину с количеством клиентов по статусам на каждую дату.
 
+Перед началом убедитесь, что слой DM создан (схема `dm` и таблицы):
+
+- выполните `dwh-modeling/sql/05_ddl_dm.sql` (один раз);
+- затем можно собирать витрину.
+
 Пример целевой таблицы:
 
 ```sql
diff --git a/postgres-bookings/psql_sh b/postgres-bookings/psql_sh
index 2692371..b6e4e74 100755
--- a/postgres-bookings/psql_sh
+++ b/postgres-bookings/psql_sh
@@ -1,2 +1,20 @@
 #!/bin/bash
-docker compose exec -it db psql -U ${POSTGRES_USER:-postgres} -d demo
+set -euo pipefail
+
+# Usage:
+#   ./psql_sh                    # interactive psql inside container
+#   ./psql_sh -c "SELECT 1;"     # run a command
+#   cat file.csv | ./psql_sh -c "\\copy ... FROM STDIN WITH (FORMAT csv, HEADER true)"
+
+script_dir="$(cd -- "$(dirname -- "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
+compose_file="${script_dir}/docker-compose.yml"
+
+compose() {
+  docker compose -f "${compose_file}" --project-directory "${script_dir}" "$@"
+}
+
+if [ -t 0 ]; then
+  compose exec -it db psql -U "${POSTGRES_USER:-postgres}" -d demo "$@"
+else
+  compose exec -T db psql -U "${POSTGRES_USER:-postgres}" -d demo "$@"
+fi