以下是一个使用App引擎弹性自动适应扩容的示例解决方案：

1. 配置文件

首先，创建一个名为app.yaml的配置文件，用于配置App引擎的设置。在配置文件中，可以指定应用程序的运行环境、资源配置和扩容设置等。

runtime: python37
instance_class: F2

automatic_scaling:
  target_cpu_utilization: 0.65
  min_instances: 1
  max_instances: 10

在上面的示例中，使用Python 3.7作为应用程序的运行环境，并将实例类别设置为F2。automatic_scaling部分指定了自动扩容的相关设置，包括目标CPU利用率、最小实例数和最大实例数等。

2. 代码示例

下面是一个简单的Python代码示例，用于演示如何在App引擎中使用自动扩容。

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    # 模拟一个耗时的计算任务
    for _ in range(10**7):
        pass
    
    return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
    app.run()

在上面的示例中，我们创建了一个使用Flask框架的简单Web应用程序。在根路由'/'下，模拟了一个耗时的计算任务。当应用程序收到请求时，会执行这个计算任务。这样可以模拟一个需要大量计算资源的应用程序。

3. 部署应用程序

在完成配置文件和代码示例后，可以将应用程序部署到App引擎中。可以使用Google Cloud SDK提供的gcloud命令行工具进行部署。

gcloud app deploy

这将会根据配置文件中的设置，自动创建和管理实例。当应用程序的CPU利用率超过目标利用率时，将会自动增加实例数量，以提供更多的计算资源。

综上所述，这个示例解决方案演示了如何在App引擎中使用自动扩容功能。通过配置文件和代码示例，可以实现根据应用程序的负载情况自动调整实例数量，以提供更好的性能和可伸缩性。