केकडा र चिन्ता समुद्री खाने बिस्कुस पकाउने

यदि तपाईं एक शुद्ध हो भने, तपाईलाई थाहा छ कि एक साँचो बाइक समुद्री खानाको सूप हो, तर यो प्रायः कुनै क्रीमयुक्त सूपको वर्णन गर्न प्रयोग गरिन्छ। सूप फ्रांसीसी हो, तर "मूल" शब्द को उत्पत्ति स्पष्ट छैन। यो बिस्केबाट व्युत्पन्न हुन सक्छ, जस्तै कि बिस्क अफ बे, एक खाडी जो युरोपको पश्चिमी तटबाट निस्केको छ, पश्चिमी फ्रान्स र उत्तरी स्पेनको छेउमा।

यो समुद्री खाना ब्यासक केक र चिन्ताले बनाएको छ, तर तपाईले अर्को समुद्री खानालाई रोज्न सक्नुहुन्छ वा तेस्रो, जस्तै लोबस्टर , स्केलप्स , वा फर्म, फ्लिङ माछा थप्न सक्नुहुनेछ।

सूप तयार गर्न र पकाउन सजिलो छ, र यो 15 मिनेटमा तयार छ। ताजा पकाएको बिस्कुट वा क्रुटी रोटी संग सेवा गर्नुहोस्। यदि यो लंच वा मुख्य पाठ्यक्रम सूप हो, सलाद थप्नुहोस्।

तपाईलाई के चाहिन्छ?

यसलाई कसरी बनाउने?

  1. एक डच ओवनमा मक्खन पिच्छे वा मध्यम-कम गर्मीमा ठूलो सस्यान; कटा हरित प्याज र अजमेर जोड्नुहोस्। साउथ, निरुत्साहित नभए सम्म।
  2. राम्रोसँग समावेश नभएसम्म मक्खन र तरकारीमा आड मिश्रण गर्नुहोस्। खाना पकाउँदै, हलचल गर्दै, लगभग 2 मिनेटको लागि।
  3. मध्यम तापक्रममा अर्को चम्मचमा दूध हाल्नुहोस्।
  4. धीरज तातो दूधमा हलचल र खाना पकाएर जारी राख्नुहोस् र टाढो सम्म घिमिरे।
  5. ताजा जमीन काली मिर्च, टमाटर पेस्ट र भारी क्रीम जोड्नुहोस्।
  1. यदि वांछित, फ्लेक्स वा फूड प्रोसेसरमा सूप शुद्ध गर्नुहोस् ** यो बिन्दुमा र त्यसपछि सर्टनमा फर्कनुहोस्।
  2. केकडा, चिन्ता र शरीमा हलचल। उकालो लागे।
  3. तातो सेवा गर्नुहोस्।

टिप्पणीहरू

* शेरी एक शराब हो जुन ब्रान्डको साथ बलियो हुन्छ। यस नुस्खाको लागि सुत्ने शरी राम्रो छनौट हो। शरी खोल्न पछि, यो फ्रिजमा भण्डार हुनुपर्छ।

** जब तपाईं puree गर्म सूप हुन्छ, आधी पूर्ण भन्दा अधिक ब्लेंडर भर नगर्नुहोस्। यदि पनि पूर्ण छ, भापको दबाबले विस्फोटको कारणले गर्दा ब्लेंडरको माथिल्लो टाँस्न सक्छ। त्यसबाट बचाउन, सानो ब्याचहरूमा कुनै पनि गर्म तरलहरू puree र हातमा एक तह भान्सा तौलिया संग ब्लेंडर आवरण राख्नुहोस्।

सुझावहरू र परिवर्तनहरू

पोषण दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
क्यालोरिज 421
कुल मोटा 20 जी
पागलिएको बोसो 11 जी
असंतृप्त फैट 6 g
कोलेस्ट्रॉल 166 मिलीग्राम
सोडियम 1,023 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 29 जी
आहार फाइबर 2 जी
प्रोटिन 30 जी
(हाम्रो व्यञ्जनहरूमा पोषण जानकारी घटक डेटाबेस प्रयोग गरी गणना गरिन्छ र अनुमानलाई विचार गर्न सकिन्छ। व्यक्तिगत परिणाम फरक हुन सक्छ।)