एन्जो हाईबल: डेले डेगोफ द्वारा एक आधुनिक क्लासिक ककटेल

Anejo हाईबॉल एक उत्कृष्ट आधुनिक ककटेल मध्ये एक हो र यो एक छ कि सबै को प्रयास गर्नु पर्छ र प्रत्येक बार्तेडरलाई थाहा हुनु पर्छ । डेला डग्रोफले 1 9 00 को सुरुवातको क्युबा बार्गेडरको श्रद्धांजलिलाई पेय सिर्जना गर्यो।

एनाजो (वा पुरानो) रमले यो पेयलाई यो पेय बनाउँछ, त्यसो कि यो अवयव या नारंगी काराकाओमा यो कुराको लागि अनुकूलन हुँदैन (Cointreau एक योग्य विकल्प हो)। यो एकदम राम्रो मिश्रित पेय हो, खासकर गर्मी को लागी वा कुनै पनि समय पनि तपाईं फलफूल प्राप्त नगरे क्यारिबियनको स्वाद चाहानुहुन्छ।

तपाईलाई के चाहिन्छ?

यसलाई कसरी बनाउने?

  1. बर्फमा भरिएको हाईबल गिलासमा रम, काराकाओ, नीमको रस र बिट्टरहरू बनाउनुहोस्
  2. अदरक बियरको साथ शीर्ष।
  3. सुन्तला र चूना संग गार्निश।

किन तपाईंले डेल्ग डेग्रोफलाई थाहा पाउनुपर्छ

डेला डग्रोफ आधुनिक मिक्सोलोजीको मालिक हो। उनको उपनाम 'राजा ककटेल' हो, र उनीहरु को पछाडी पछि उनको दशक को अनुभव संग आधुनिक ककटेल परिदृश्य को बदलन मा साधन भएको छ। उनीहरूले " ककटेलको शिल्प " सहित कुनै पनि बार्टेन्डेन्ट गाइडहरू पनि लेखेका छन् जुन कुनै पनि बारटाडरको पुस्तकालयको लागि आवश्यक छ।

आजका सबै भन्दा राम्रो बार्गेनिङले डेग्रोफलाई एक किंवदंतीको रूपमा हेर्छन् र तिनले धेरै उत्कृष्ट ककटेलको विकास गरेका छन्। तीमध्ये दुईहरू हामीले 'आधुनिक क्लासिक्स' विचार गर्नुपर्दछ।

एन्जो हाईबल र आयरिश ब्लुड दुवैको क्लासिक स्टाइल छ जुन हामीले राम्रो तरिकाले तयार ककटेलको बारेमा प्रेम गर्दछौं, तिनीहरू केवल दृश्यमा नयाँ थप हुन्छन्। तिनीहरू डग्रोफको कौशल र शैली देखाउँछन् र साँच्चै स्मारक पेयहरू छन्।

आयरिश ब्लुड एक सरल मिश्रण हो जुन 2 माइकल कोलिन्स आयरिश व्हिस्की , 3/4 औंस नारंगी काराकाओ, 1/4 औंस फिनो शेरी र नारंगी बिटरहरूको ड्यास। यो हलचल छ, त्यसपछि एक ककटेल ग्लासमा तनावग्रस्त भइहाल्यो नारंगी पिकले पेयमाथि व्यक्त गर्दछ।

एन्जो हाईबल कसरी बलियो छ?

एन्जो हाईबल लगभग 17 प्रतिशत एबीवी (28 प्रमाण) मा फैलिएको छ , जसले यसलाई सुखी समय र आल अर्गनको लागि राम्रो आकस्मिक पेय बनाउँछ।

पोषण दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
क्यालोरिज 297
कुल मोटा 1 g
पागलिएको बोसो 0 g
असंतृप्त फैट 0 g
कोलेस्ट्रॉल 0 मिलीग्राम
सोडियम 9 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 45 g
आहार फाइबर 2 जी
प्रोटिन 2 जी
(हाम्रो व्यञ्जनहरूमा पोषण जानकारी घटक डेटाबेस प्रयोग गरी गणना गरिन्छ र अनुमानलाई विचार गर्न सकिन्छ। व्यक्तिगत परिणाम फरक हुन सक्छ।)