Rosettes Cookies Recipe

Rosettes विशेष कुरकुरा, निविदा पेस्ट्रीहरू जुन स्क्यानिन्डिभियामा परम्परागत हुन्छन्।

यो नुस्खा खराब हुन सक्छ, त्यसैले यो निर्देशनहरू पालना गर्न महत्त्वपूर्ण छ। रो्ससेट फलामको साथ धेरै सावधान रहनुहोस्। कुकीले तेलमा फ्राइङ गर्दा यो धेरै तातो हुन्छ।

रोसेटहरू कोठाको तापमानमा वातित बक्समा भण्डारण गरिनुपर्दछ। तिनीहरू चार दिनको लागि कुरकुरा र निविदा रहनेछन्, तर ती धेरै सम्भवतः लामो समयसम्म अन्तिम हुने छैनन्!

तपाईलाई के चाहिन्छ?

यसलाई कसरी बनाउने?

1. ठूलो कटोरामा अण्डालाई थोपा पार्दछ। 1 चम्मच चीनी र नुन जोड्नुहोस्।

अण्डामा आधा र दूध थप गर्नुहोस्, सुचारु नभएर मिश्रण गर्नुहोस्। त्यसपछि वेनिलामा हलचल।

3. ब्याकटर प्यानकक ब्याटरको रूपमा मोटो हुनुपर्छ। यदि यो होइन भने, अधिक आटा जोड्नुहोस्, एक समय मा एक चम्मच। यदि यो धेरै मोटो छ भने, एक समयमा चम्मचको चम्मच थप्नुहोस्। बटरको स्थिरता नुस्खाको सफलताको लागि महत्त्वपूर्ण छ।

4. तेलको गहिरो फ्रिकर 365 डिग्री फारेनरीमा ह्याट 3 "छ। (गहिरो फ्राइकिङ थर्मामीटर धेरै उपयोगी छ) 60 सेकेण्डको लागि गरम तेलमा गुलाबी लोहे राख्नुहोस् .हामीको तापमान लिनको लागी कुनै तरिका छैन। ठुलो हुनुपर्दछ।

5. हट लोहेले बल्लेबाजमा डुबाउँछन्, निश्चित गर्नुहोस् कि फलामको माथिल्लो भागमा ब्याटरलाई भाग्न नदिनुहोस्। यदि तपाइँ गर्नुहुन्छ भने, हटाउनको लागि रो्ससेट असंभव हुनेछ। यसले केहि अभ्यास गर्दछ। यो सबै भन्दा राम्रो छ यदि तपाईं केही रो्सट्सहरूलाई थोडा थप उछाल बनाउनुहुन्छ भन्दा कम हुनुपर्छ ताकि तपाईं प्रविधिको अनुभव पाउनुहुनेछ।

6. लिपि सम्मको लिपि सम्म 25-30 सेकेन्डमा गरम वसामा लिपि लोभ हटाउनुहोस्। चाकूको टिप प्रयोग गरेर हट लोहेमा रस्सी पर्ची गर्नुहोस्, र कागज तौलियामा राख्नुहोस्।

7. ठूलो प्लेटमा, 1 कप चीनी र दालचीनी मिलाउनुहोस् र राम्रोसँग मिश्रण गर्नुहोस्।

8. यस मिश्रणमा रोटहरू डुबाउँछन् र उनीहरू अझै तापनि तापनि छन्। तपाईले तिनीहरूलाई पाउडर भएको शिरमा छिराउन सक्नुहुन्छ। यो चरण छोड्न नसक्ने कुकुरहरू वास्तवमा सुत्न सक्दैनन् जब सम्म उनीहरु कुनै प्रकारको चिनियाँ मा लेपित हुनुहुन्न!

पोषण दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
क्यालोरिज 43
कुल मोटा 1 g
पागलिएको बोसो 0 g
असंतृप्त फैट 0 g
कोलेस्ट्रॉल 12 मिलीग्राम
सोडियम 47 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 8 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।)