Dynamic Columns

Flexible Spaltenlayouts, responsiv planbar – inklusive Equal-Height für saubere Reihen.

Funktionsweise

Dynamic Columns ist in ATLAS der Baustein für flexible Mehrspalten-Layouts, ohne dass man jedes Mal einen eigenen Grid-Ansatz neu aufsetzen muss. Der Schwerpunkt liegt darauf, dass Spalten im Backend nachvollziehbar konfiguriert werden können, aber im Frontend zuverlässig responsiv bleiben.

Im Alltag wird Dynamic Columns dort eingesetzt, wo klassische Content-Elemente zu linear wären: Feature-Übersichten, Teaser-Kacheln, kurze Vergleiche, Bild/Text-Kombinationen oder Abschnitte, in denen mehrere gleichartige Einheiten nebeneinander stehen sollen. ATLAS ergänzt das mit Optionen wie Equal Height (für ruhige Kartenreihen) und einer Spaltenlogik, die auf Breakpoints sinnvoll reagiert.

Dynamic Columns passt dabei gut zu den anderen ATLAS-Systemen: Wenn eine Dynamic-Columns-Sektion in einem Fullwidth-Abschnitt liegt oder mit einem Background-Pattern kombiniert wird, bleibt es trotzdem ein einheitlicher Baustein. Abstände, Typografie und grundlegende Gestaltungsregeln bleiben konsistent, auch wenn Inhalte unterschiedlich aufgebaut sind.

Dynamic Columns ist damit weniger ein „Spezial-Feature“, sondern eher ein Grundwerkzeug, das man bei Präsentations- und Strukturseiten sehr häufig braucht – und das in ATLAS nicht ad hoc, sondern als fester Bestandteil der Architektur vorhanden ist.

Hard Facts

  • 1–6 Spalten unterstützt,
  • pro Spalte responsive Breiten definiert (bei dir über Breakpoints XXL, LG, XS; leere Werte erben sinnvoll vom „größeren“ Breakpoint),
  • dabei wird direkt auf Bootstrap-Grid-Logik gesetzt (12er Raster) und zusätzlich pro Auswahl Prozentwerte kommuniziert (hilft Redakteure enorm bei der Entscheidung),
  • optional „Equal Height“ aktivieren kann, um Teaser/Karten optisch zu linearisieren.

Das Ergebnis: Redakteure bauen komplexe Layouts (z. B. 3-spaltige Teaser, 2-spaltige Text/Bild-Sektionen, 6-Spalten Icon-Grids) aus einem Element heraus – und du behältst als Entwickler die Kontrolle, weil die Ausgabe durch DataProcessing konsistent bleibt.