ढिलो कुकर टर्की सूप

तपाइँ धन्यवाद धन्यवाद मनाउनुहुन्छ वा होइन, तपाईलाई केहि फ्री पिक्सेल टर्की तपाइँको फ्रीजरमा हुन सक्छ। यद्यपि यो धन्यवाद छैन किनकि म धन्यबाद एक टर्की र मजाक मासु मासु को ठंडा सर्दहरु र सपप बनाउन बनाउन को लागी मासु मासु को बहुतायत राख्छ। जब तपाईंसँग चिनियाँ मुक्त जीवनको लागि एक राम्रो भण्डारण फ्रीजर र प्यान्ट्री छ , सान्त्वनाको सूप बनाउने जस्ता यो नुस्खाले छोटो समय लाग्छ। यो एक विशेष गरी सजिलो हुन्छ किनकि टर्की सबै तयार पकाएको छ। केहि साधारण अवयवहरू जोड्नुहोस् जुन तपाईले पनि हातमा हुनु पर्छ, र त्यसपछि यो सबै आफ्नो क्रोक बर्तनमा फ्याँक्नुहोस्। स्वादिष्ट टर्कीको सूपको गन्धमा कामको लामो दिन पछि घर आउँदा यसको लायकको भान्सामा प्राइभ टाइम हुनेछ। मैले पहिले यो भनेँ र म फेरि फेरि भन्नेछु, तयार भइरहेको छ तपाईंको शुभकामनात्मक जीवन शैलीमा ऊब गर्ने उत्तम रणनीति। खाद्य पदार्थहरू प्रलोभन गर्दा नजिकै हुन सक्छ जब यो पनि ठूलो मद्दत हो। तपाईंका लागि तपाईंको हार्दिक टर्की सूप हुनाले तपाईंलाई ती प्रलोभनहरूबाट बचाउनेछ। फाइबरमा भर्ना पनि चिनियाँ cravings संग मद्दत गर्नेछ म वास्तवमा यो सूप भन्दा धन्यवाद पछि धन्यवाद को लागि नुस्खा मा राम्रो बायाँ को लागी सोच्न सक्दैन। यसले केही दिनको लागि खानेकुराको लागि पर्याप्त बनाउँछ, त्यसपछि तपाईंले कामको लागि सजिलो ग्रब-एन-जाने लंचको लागि पूर्ण भागमा कन्टेनरहरूमा पनि फ्रिज गर्न सक्नुहुन्छ।

यदि तपाईंसँग अझैसम्म तपाइँको चीनी मुक्त डेसर्टहरूका लागि योजनाहरू छैनन् भने, सम्झनुहोस् कि तपाईंको आफ्नै बनाउने हो कि चर्को बिरुवाको व्यवहारलाई हटाउने एकमात्र उपाय हो जुन सबैले खाँदैछ।

तपाईलाई के चाहिन्छ?

यसलाई कसरी बनाउने?

  1. एक ठूलो कुखुरा मा हीटको तेल र जबरजस्ती नरम नभएसम्म 10 मिनेटको लामो समय सम्म सुत्न प्रायः प्रायः सुगन्ध, लसुन, गाजर र अजवाली पकाउनुहोस्।
  2. नमक, काली मिर्च, तुलसी, अरेगानो र थाइम थप गर्नुहोस् र एक मिनेट थप गर्नुहोस्।
  3. सबै सामग्रीहरू ठूलो फ्याङ्क पोटमा थप्नुहोस्।
  4. चावल निविदा नभएसम्म 6-8 घण्टा कुकुर कुकुर।
  5. ताजा अजवा र पर्मेसन पनीर संग शीर्ष।
पोषण दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
क्यालोरिज 597
कुल मोटा 18 जी
पागलिएको बोसो 5 g
असंतृप्त फैट 6 g
कोलेस्ट्रॉल 226 मिलीग्राम
सोडियम 768 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 32 g
आहार फाइबर 3 जी
प्रोटिन 73 जी
(हाम्रो व्यञ्जनहरूमा पोषण जानकारी घटक डेटाबेस प्रयोग गरी गणना गरिन्छ र अनुमानलाई विचार गर्न सकिन्छ। व्यक्तिगत परिणाम फरक हुन सक्छ।)