Clarify Streamify fork contribution

README.md

@@ -14,6 +14,16 @@ Streamify нужен, чтобы построить потоковую анал
 - добавлена русская документация [docs/data_quality_checks.md](docs/data_quality_checks.md);
 - добавлен CI/static validator `scripts/validate_dbt_quality.py` для проверки dbt quality contract без GCP credentials.
 
+## Мой вклад в этом fork
+
+Базовый проект уже содержит streaming pipeline и cloud setup. Мой добавленный слой отвечает за проверяемость аналитических core marts:
+
+- перевел dbt core-модели с deprecated `dbt_utils.surrogate_key` на `dbt_utils.generate_surrogate_key`;
+- обновил `dbt_utils` до версии `1.3.3` и зафиксировал package lock;
+- добавил schema tests и singular tests для business-critical joins и SCD2-логики;
+- усилил Airflow dbt DAG runtime path через `dbt deps` и `dbt build` с timeout-защитой;
+- добавил статический CI gate, который проверяет dbt tests, Airflow DAG и документацию без GCP credentials.
+
 Локальная проверка:
 
 ```bash

docs/data_quality_checks.md

@@ -2,6 +2,16 @@
 
 Streamify строит потоковую аналитику музыкального сервиса: Kafka принимает события, Spark Streaming пишет их в lake, Airflow запускает batch-слой, а dbt собирает core marts для dashboard. Этот документ фиксирует data-quality слой для dbt core marts и Airflow gate, который проверяет, что факты прослушиваний не теряют связи с измерениями.
 
+## Мой вклад в этом fork
+
+Добавленный слой не меняет исходную идею streaming pipeline. Он делает аналитический слой проверяемым:
+
+- dbt core marts получили schema tests и singular tests;
+- SCD2 dimension `dim_users` проверяется на пересечения интервалов и единственную current row;
+- `fact_streams` проверяется на orphan dimension keys;
+- Airflow DAG запускает `dbt build`, чтобы models и tests проходили одним quality gate;
+- CI проверяет, что README, документация, dbt tests и Airflow DAG остаются синхронизированными.
+
 ## Что Проверяется
 
 | Layer | Проверка | Зачем |