બૂટરસ્કટચ હેસ્ટક્સ

બટરસ્કોચ હૅસ્ટેક્સ ભરેલી કેન્ડી છે જે ટોસ્ટ કરેલા નાળિયેર અને સરળ બટરસ્કૉચ ચિપ્સના મહાન સ્વાદને દર્શાવતા હોય છે. આ કેન્ડીને ક્લિઅગીલી મીઠાઈથી અટકાવવાનું રહસ્ય એ બિન-ચૂકેલું કાપલી નાળિયેરનો ઉપયોગ કરવો, અને મીઠુંની સારી ચપટી છે. નાસ્તાના વિનાશક નાળિયેરમાં ખાંડ અને નાળિયેરની તમામ તંગી અને સ્વાદ હોય છે, વધારાની ખાંડ વગર, અને મીઠું મીઠી બટરસ્કૉચ ચીપ્સને સરસ સંતુલન પૂરું પાડે છે.

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

1. એલ્યુમિનિયમ વરખ સાથે તેને લીટી કરીને પકવવાની શીટ તૈયાર કરો અને હવે તે માટે કોરે સુયોજિત કરો. Preheat 325 ડિગ્રી પકાવવાની નાની ભઠ્ઠી.

2. પાઇ ટીન અથવા નાના પકવવાના પાનમાં નારિયેળને મૂકો, અને તે સોનાની બદામી સુધી પકાવવાની નાની ભઠ્ઠીમાં પીવું. સારા toasted નારિયેળ માટે ગુપ્ત સુસંગત બ્રાઉનિંગ છે, તેથી તે દરેક, 2 મિનિટ સુધી તે પણ, પ્રકાશ સોનેરી રંગ જગાડવો ખાતરી કરો. તે કદાચ 8-10 મિનિટ લેશે, પરંતુ તમારા નાળિયાંની કાળજીપૂર્વક નિરીક્ષણ કરશે.

3. જ્યારે નાળિયેર ટોસ્ટ કરી રહ્યું છે, બટ્ટરસ્કટચ ચીપ્સને વિશાળ માઇક્રોવેવ-સલામત બાઉલમાં મૂકો. ઓગાળવામાં સુધી તેમને માઇક્રોવેવ, ઓવરહિટીંગ અટકાવવા દર 30 સેકંડ પછી stirring.

4. એકવાર નારિયેળને કાપી નાખવામાં આવે છે અને બૂટસ્કૉચચ ચીપ્સ ઓગાળવામાં આવે છે, તો મીઠું બટ્ટરસ્કૉચ ચીપ્સમાં જગાડવો, અને પછી નાળિયેરમાં જગાડવો, જ્યાં સુધી નાળિયેર સંપૂર્ણપણે બટરસ્કૉચ સાથે કોટેડ હોય ત્યાં સુધી મિશ્રણ કરવું.

5. નાની ચમચી અથવા કેન્ડીના ટુકડાનો ઉપયોગ કરીને, તૈયાર પકવવા શીટ પર કેન્ડીના નાના, કોમ્પેક્ટ ચમચી છોડો.

6. પછી તમામ પહાડની ચોંટાડાની રચના કરવામાં આવી છે, ચોકલેટ ચિપ્સ એક નાના બાઉલ અને માઇક્રોવેવ સુધી ઓગાળવામાં ત્યાં સુધી મૂકો. ચોકલેટ સુધી સરળ હોય ત્યાં સુધી જગાડવો, પછી નાના ઝીપ્લોક બેગમાં ઓગાળવામાં ચોકલેટ ચમચી. બેગના નાના ખૂણાને કાપી નાખો, અને ઓગાળેલા ચોકલેટ સાથેના હેયસ્ટેક્સને ઝરમર કરો

7. બૂટસ્કોચ અને ચોકલેટ સેટ કરવા માટે ફ્રિજરેટ કરવું, ઓછામાં ઓછું 30 મિનિટ. બટ્ટસ્કકોચ હાયસ્ટેક્સને ઓરડાના તાપમાને અથવા રેફ્રિજરેટરમાં બે સપ્તાહ સુધી હવાચુસ્ત પાત્રમાં સ્ટોર કરો.

પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 190
કુલ ચરબી 14 ગ્રામ
સંતૃપ્ત ફેટ 10 ગ્રામ
અસંતૃપ્ત ચરબી 3 જી
કોલેસ્ટરોલ 1 એમજી
સોડિયમ 66 એમજી
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 14 ગ્રામ
ડાયેટરી ફાઇબર 4 જી
પ્રોટીન 2 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.)