चकलेट क्रीम पनी ट्राफल्स

चकलेट क्रीम पनीर ट्र्राल्स को लागि यो नुस्खा केवल सामाग्री को एक मुट्ठी संग बनाइयो छ, तर उनको गहिरो, जटिल स्वाद को क्रीम पनीर को धन्यवाद। यदि तपाईं चकलेट ट्र्राफिलहरू बनाउन चाहानुहुन्छ भने यो एक ठूलो विकल्प हो, तर भारी क्रीम छैन किनकि प्रायजसो व्यञ्जनहरूमा बोलाइन्छ!

मैले सादा चॉकलेट ट्र्राफाइलहरू उत्पादन गर्न नुस्खा लेखेको छु, तर तपाईले रचनात्मक प्राप्त गर्न सक्नुहुनेछ र तपाईंको स्वादहरुलाई अनुकूलन गर्न थप स्वाद प्रवाह निकाल्नु, सिट्रस जेस्ट, नट, सूखे फल, वा नारियल थप्न सक्नुहुन्छ। यदि तपाईं चाहानुहुन्छ भने ती अँध्यारो वा सेतो चकलेटमा डुब्न प्रयास गर्न सक्नुहुन्छ!

तपाईलाई के चाहिन्छ?

यसलाई कसरी बनाउने?

  1. कोक पाउडर एक उथली पाई प्यानमा राख्नुहोस् र अलग गर्नुहोस्।
  2. चकलेट सानो टुक्रामा र माइक्रोवेव यसलाई पिघ्न नभएसम्म प्रत्येक 30 सेकेन्डपछि पनीर बढाउन रोक्न उत्प्रेरित गर्दछ। चकलेटलाई अलग राख्नुहोस् र यसलाई ठुलो गरौं जब सम्म यो कोठाको तापमानमा छ, तर अझै तरल।
  3. एक इलेक्ट्रिक मिक्सर को ठूलो कटोरा मा, नरम क्रीम पनीर र पाउडर चीनी को गठबंधन गर्नुहोस। मिल्दो गतिमा एक मिनेट वा दुईको लागि मध्यम गतिमा हराउनुहोस्, जबसम्म संयुक्त।
  1. मिक्सर रोक्नुहोस् र पिघल चकलेट, भेनिला र नुन जोड्नुहोस्। संयुक्त रूपमा हराउनुहोस्, आवश्यक रूपमा आवश्यक कटोराको किनारामा स्क्रैप गर्न रोक्नुहोस्।
  2. मिक्सरबाट कटोरा हटाउनुहोस्, घुम्न लिपि सँग लुकाउनुहोस् र प्रशोधन गर्नुहोस् जब तक कि कैंडी पर्याप्त मात्रामा 20-30 मिनेटको लागी फिक्स गर्न ठिक हुन्छ।
  3. एक पटक कैंडी फर्म हो तर रक-मेहनत भएपछि एक चम्मच वा कैंडी स्कूप प्रयोग गरेर यसलाई सानो 1 इन्च बलमा राख्नुहोस्। कोकोआ पाउडरमा बलहरू रोल गर्नुहोस् र तिनीहरूलाई पकाउने पानामा वा अटेराइट कन्टेनरमा राख्नुहोस्। फ्रिजमा दुईवटा हप्तासम्म फ्रिजमा एरिट्ट कन्टेनरमा ट्रेलहरू भण्डार गर्नुहोस्, र उत्कृष्ट स्वाद र बनावटको लागि यी ट्रामहरू कोठाको तापमानमा सेवा गर्नुहोस्।

थप ट्रफले व्यञ्जनहरू

क्रीम पनीर मीनू मक्खन बॉल

जर्मन चकलेट ट्र्राफल्स पकाउनुहोस्

Azrec Truffles

पोषण दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
क्यालोरिज 73
कुल मोटा 3 जी
पागलिएको बोसो 2 जी
असंतृप्त फैट 1 g
कोलेस्ट्रॉल 5 मिलीग्राम
सोडियम 26 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 12 जी
आहार फाइबर 0 g
प्रोटिन 1 g
(हाम्रो व्यञ्जनहरूमा पोषण जानकारी घटक डेटाबेस प्रयोग गरी गणना गरिन्छ र अनुमानलाई विचार गर्न सकिन्छ। व्यक्तिगत परिणाम फरक हुन सक्छ।)