指标口径文档的颗粒度：事件-指标映射表该独立维护还是并入指标字典

背景：我做技术文档，最近帮一个 30 人左右的产品团队搭指标体系，负责把「指标定义」沉淀成一份能长期维护的指标字典。指标约 40 个，背后埋点事件 100+。

现象：一开始我把每个指标口径直接写进字典表格（指标名 / 定义 / 计算公式 / 负责人）。结果数据同学反馈「光看公式落不了地，得知道分子分母取哪张表哪个字段、去重按 user_id 还是 device_id、时间窗是自然周还是滚动 7 天」；而产品和业务又嫌字段级细节太啰嗦，翻一份文档要很久。两边都不满意。

已尝试：1) 把口径拆成「业务口径 + 技术口径」两栏，结果两栏经常不一致，改一个忘一个；2) 想单独拉一张「事件-指标映射表」（指标 → 事件 → 字段 → 去重键 → 时间窗），但纠结这张表该独立维护、还是并入指标字典、还是干脆交给数仓元数据系统去管，三者的取舍我没想清楚。

期望答案形态：希望有实际踩过坑的同学，给一两个「事件-指标映射」的落地组织方式（表格字段长什么样、放在哪、谁负责更新），以及「业务口径 vs 技术口径」不一致时的对齐机制。最好附一个最小可用的字段清单示例，方便我直接抄。