ફ્રેન્ચ પ્રેસમાં યેરબા મેટ કેવી રીતે બનાવવો

યેરબા સાથી ચાની આ વાનગી ફ્રેન્ચ પ્રેસમાં બનાવવામાં આવે છે. કોફી અને ચાની જેમ, યેરબા સાથીના સ્વાદ રૂપરેખા તમે કેવી રીતે ઉઠાવો છો તેના આધારે બદલાતા રહે છે. કેટલાક ઠંડા પીળાં યેરબા સાથીને પસંદ કરે છે, અને કેટલાક યેરબા સાથી ટી બૅગની સુવિધા અથવા દૂધ સાથે ઉકાળવામાં આવેલા યાર્બા સાથી લૅટેની સુગંધ જેવી હોય છે, અને હજુ સુધી અન્ય લોકો દારૂને પીવાથી અને દારૂથી ભરેલા ક્લાસિક રીતે પ્રાધાન્ય આપે છે. સ્ટ્રો.

જો કે, લોકોની વધતી જતી સંખ્યા સુવિધા માટે ફ્રેન્ચ પ્રેસનો ઉપયોગ કરે છે અને અલગ યર્બા સાથી સ્વાદ રૂપરેખા. જો તમે ફ્રેંચ પ્રેસ યરબા સાથી તૈયારીમાં રસ ધરાવો છો, તો ફક્ત આ સૂચનાઓને અનુસરો.

જે યાર્બા સાથી છે તે વિશે વધુ જાણવા માટે, નીચેની સૂચનાઓ પછીની માહિતી જુઓ.

તમને જરૂર પડશે

• 2 ચમચી યર્બા સાથી
• આશરે 150 એફ (માત્ર ઉકળતા) પર 16 ઔંસ પાણી

તે કેવી રીતે બનાવો

1. તમારા યાર્બા સાથીને ફ્રેન્ચ પ્રેસના ફિલ્ટરમાં મુકો.
2. ધીમે ધીમે યેર્બા સાથી પર પાણી રેડવું, તેમાં પ્રવેશવું અને ફિલ્ટરમાંથી પસાર થવામાં તમે પસાર થાવ.
3. જરૂરી તાકાત પર આધાર રાખીને, 4 થી 6 મિનિટ માટે યોજવું.
4. કૂદકા મારનારને ફિલ્ટર પોટમાં ડ્રોપ કરો. સર્વમાં

નોંધ: વૈકલ્પિક રીતે, તમે મોટા ફ્રેન્ચ પ્રેસનો ઉપયોગ કરી શકો છો અને 8 ચાની ચમચી યરબા મેટ દીઠ 8 ઔંસ પાણીનો ગુણોત્તર વાપરી શકો છો.

યેરબા મેટ વિશે બધું

યેરબા મેટ (યેર-બાહ-ટે) પાંદડા દક્ષિણ અમેરિકામાં સદીઓથી ઉગાડવામાં આવેલાં ઝાડની એક જાતિના છે.

તે કોફીની તાકાત, ચાના સ્વાસ્થ્ય ફાયદા અને એક પીણુંમાં ચોકલેટની ઉત્સુકતાનું પાલન કરવા માટે કહેવામાં આવે છે.

વિશ્વમાં છ સામાન્ય રીતે ઉપયોગમાં લેવાતા ઉદ્દીપકોમાં- કોફી, ચા, કોલા અખરોટ, કોકો, ગુઆરા અને યેરબા સાથી-તે સૌથી સંતુલિત માનવામાં આવે છે, ઊર્જા અને પોષણ બંને વિતરિત કરે છે. રેઇનફોરેસ્ટ લોકો, ખાસ કરીને, એચી ગુઆકી આદિજાતિ, પરંપરાગત જીવનસાથીથી ભરપૂર અસરો માટે સપ યેરબા સાથી. હકીકતમાં, તે આજે બજારમાં વિવિધ એનર્જી ડ્રીક્સમાં મળી શકે છે.

ઉકાળેલા સાથીના સ્વાદમાં શાકભાજી, વનસ્પતિઓ અને ઘાસનો સમાવેશ થાય છે અને તે કેટલીક પ્રકારની લીલી ચાની યાદ અપાવે છે.

પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ	64
કુલ ચરબી	0 જી
સંતૃપ્ત ફેટ	0 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી	0 જી
કોલેસ્ટરોલ	0 એમજી
સોડિયમ	5 એમજી
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ	17 ગ્રામ
ડાયેટરી ફાઇબર	0 જી
પ્રોટીન	0 જી

(અમારા વાનગીઓ પરની પોષણની માહિતીને ઘટક ડેટાબેઝનો ઉપયોગ કરીને ગણવામાં આવે છે અને તેને એક અંદાજ ગણવામાં આવે છે. વ્યક્તિગત પરિણામો બદલાઈ શકે છે.)