Fiori ડી Sicilia રેસીપી સાથે તાજા સાઇટ્રસ Macaroon

પ્રકાશ અને હૂંફાળું, તાજા સિતારના મકાઈની માછલીઓ બનાવવા માટે ખૂબ સરળ છે અને તાજા સાઇટ્રસ સ્વાદથી ભરપૂર છે. પ્રિય રજા કૂકી માટે આ રેસીપી માં એક જાતનું નાનું ચપટું સુવાસવાળું સંતરું ઝાટકો વાપરો.

ફિઓરી ડી સિસિલાઆ ઇટાલીથી બહારના બધા કુદરતી સ્વરૂપો છે. તે સુસ્સેય સાઇટ્રસ / વેનીલા સ્વાદ ઉમેરે છે. જો તમને ફિઓરી ડી સિસિલાઆ, અવેજી વેનીલા અર્ક શોધી શકાતી નથી અથવા "હોમમેઇડ ફિયોરી ડી સિસિલીયા સબસ્ટિટ્યુટ" ના મારા સંસ્કરણ માટે આ ટીપ્સના અંતે "ટિપ્સ" જોવા મળે છે - વાસ્તવિક વસ્તુ તરીકે તદ્દન ભૌતિક નથી - પણ તે કામ કરે છે. બિન-મધુર નાળિયેર ટુકડાનો ઉપયોગ કરો, કારણ કે આ રેસીપીમાં ખાંડ ખાદ્યપદાર્થો છે.

વધુ ધાન્યના લોટમાં રહેલું નત્રિલ દ્રવ્ય મુક્ત રજા કૂકી અને કેન્ડી રેસિપીઝ

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

  1. Preheat પકાવવાની નાની ભઠ્ઠી 325 ° ફે માટે પકાવવાની નાની ભઠ્ઠી
  2. રેખા 2 ચર્મપત્ર કાગળ સાથેના મોટા કૂકી શીટ્સ અથવા માખણ સાથે થોડું ગ્રીસ
  3. મિશ્રણ વાટકીમાં ઓરડાના તાપમાને ઇંડા ગોરા અને ફિઓરી ડી સિસિલીયા (અથવા અવેજી ઉતારા) ભેગું કરો અને સોફ્ટ પીક્સ ફોર્મ સુધી હરાવ્યું.
  4. સખત શિખરોના ફોર્મ સુધી હરાવતા રહેતાં ધીમે ધીમે ખાંડ ઉમેરો.
  5. લોખંડની જાળીદાર ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી ઝીણી કાંટા
  6. તૈયારી પકવવાના શીટ્સ પર 2-ઇંચના હેમપિંગ ટીસ્પૂન્સ દ્વારા ડ્રોપ કરો.
  1. 12 મિનિટ માટે પકાવવાની નાની ભઠ્ઠી માં ગરમીથી પકવવું.
  2. પકવવાના શીટ્સમાંથી મેકોર્નને કાઢતા પહેલા કૂલ.

ટિપ્સ: મોટાભાગના પ્રાકૃતિક ખાદ્ય પદાર્થોએ વણવેલ વિનાના નાળિયેર ટુકડાઓ વહન કરે છે
એક 1/4-inch વસંત-લોડ આઈસ્ક્રીમ સ્કૉપનો ઉપયોગ કરો

રીમાઇન્ડર: હંમેશા ખાતરી કરો કે તમારું કામ સપાટી, વાસણો, તવાઓને અને સાધનો ધાન્યના લોટમાં રહેલું નત્રિલ દ્રવ્ય મુક્ત છે. હંમેશા ઉત્પાદન લેબલ્સ વાંચો ઉત્પાદકો નોટિસ વિના પ્રોડક્ટ ફોમ્યુલેશન બદલી શકે છે. જ્યારે શંકા હોય ત્યારે, ઉત્પાદકને ચકાસણી માટે સંપર્ક કરતા પહેલાં કોઈ ઉત્પાદન ખરીદી અથવા ઉપયોગ કરતા નથી કે જે ઉત્પાદન ગ્લુટેનથી મુક્ત છે.

પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 155
કુલ ચરબી 6 જી
સંતૃપ્ત ફેટ 5 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી 0 જી
કોલેસ્ટરોલ 0 એમજી
સોડિયમ 61 મિલિગ્રામ
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 22 ગ્રામ
ડાયેટરી ફાઇબર 2 જી
પ્રોટીન 4 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.)