सजिलो फ्रान्सेली बीफ बर्गरुडी नुस्खा

बीफ बर्गौडी एक क्लासिक फ्रान्सेली स्टव हो र सामान्यतया एक सान्त्वनादायक सप्ताहांत हो जब तपाईंसँग घडीको अन्तमा घिमिरे र स्वादिष्ट परिवारको भोजनको साथ घर भर्नको लागि समय छ। त्यसो भएन यो सरल मासुको बर्गुडी नुस्खाको साथ, यो एक, अविश्वसनीय, केवल नब्बे मिनेट लाग्दछ, समाप्त गर्न सुरू गर्नुहोस्, र त्यो पनि प्राइभे टाइम पनि समावेश गर्दछ।

त्यसोभए, त्यहाँ कुनै पनि समयमा यो सरल प्रक्रियाको साथ क्लासिक बीफ बोर्गुअनसनको सुखदायक स्वादको आनन्द उठाउने कुनै कारण छैन र हिँड्ने र आरामको लागि जाने समयहरू बाँकी छन्। यदि तपाईंसँग समय छ भने, तथापि, क्लासिक बीफ बर्गरुइको पकाउँदो समयको लायक छ, स्वादहरू गहिरो र धनी हुन्छन्। त्यसैले दुवै भन्दा राम्रो छ। तपाईं छान्नुहोस्।

बीफ बर्गाउण्डलाई फ्रेन्चमा बोइफ बोर्गुअनसन भनिन्छ, र धेरैले फ्रान्सेली शब्द प्रयोग गर्दा यो स्वादिष्ट स्टव भनिन्छ।

तपाईलाई के चाहिन्छ?

यसलाई कसरी बनाउने?

एक ठूलो ससाना मा उच्च गर्मी मा, बेकन पकाउनुहोस् जब सम्म यो कुरकुरा हुन्छ। बेकन एक पेपर-तौलिया-लिने प्लेटमा नाली गर्न ट्रांसफर गर्नुहोस्। प्यानबाट सबै तर चिसो तेलको 2 चम्मच खाऊ। 5 मिनेटको लागि बेकन तेलमा प्याज, गाजर र अजवालीलाई सावधानी दिनुहोस्, जब सब्जहरू नरम हुन्छ। उनलाई एक स्लट चम्मच संग एक कटोरा मा स्थानांतरित गर्नुहोस र एक क्षण को लागि यसलाई अलग।

नमक र कालो मिर्चको साथ सिजन सिजन र बाँकी बेकन तेलमा खैरो।

एकपटक गोडाको सबै किनारमा खसेको छ, अजवा, थिम, रस्सरी, सबैस्पिस, र मासुको माटोमा छिटो छिटो। टमाटर पेस्टमा हलचल र 1 मिनेटको लागि स्पिड बीफ पकाउनुहोस्।

भान्साको साथ प्यानमा मशरूम जोड्नुहोस्, सब्ज पकाएका सब्जहरू, crisped बेकन, रातो भाँडा र बीफ स्टक , र त्यसपछि 1 घण्टा र 15 मिनेटको लागि कम गर्मीमा मिश्रण पकाउनुहोस्। मासु र सब्जियां निविदा हुन्छन् जब मासु बर्गुन्ड गरिन्छ र चटनी चिसो हुन्छ।

यद्यपि यो द्रुत संस्करण हो र दिन बनाउनुको लागि तयार छ, यसले रातभर बायाँ बसाईरहेछ र अर्को दिनको पुनर्मिलन र खाना खाएमा धनी हुनेछ।

यो सजिलो बीफ बर्गरुडी नुस्खाले 4 देखि 6 सर्भर बनाउँछ।

पोषण दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
क्यालोरिज 27 9
कुल मोटा 3 जी
पागलिएको बोसो 1 g
असंतृप्त फैट 2 जी
कोलेस्ट्रॉल 3 मिलीग्राम
सोडियम 457 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 44 जी
आहार फाइबर 3 जी
प्रोटिन 5 g
(हाम्रो व्यञ्जनहरूमा पोषण जानकारी घटक डेटाबेस प्रयोग गरी गणना गरिन्छ र अनुमानलाई विचार गर्न सकिन्छ। व्यक्तिगत परिणाम फरक हुन सक्छ।)