當前位置:味味甜 >

談談美食 >美食做法 >

黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做

黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做

黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做

第一次黑森林蛋糕,是真的在黑森林。4月的一個陽光明媚的下午。僅一小口,就愛上了她。
印象裏的黑森林蛋糕是有酒味的。可是卻不知是什麼甜酒。出了黑森林,在家附近買的黑森林蛋糕,沒有那個味道了。是記憶混淆?
濃濃的巧克力加着奶油的香和櫻桃的酸。如黑森林般美麗。
第一次,還不完美。但是總會越來越好。
做給今天過生日的連。


原版做法嫌麻煩的親們,見日誌“改造版的黑森林”。
好吃又簡單。

食材明細

主料
  • (7個)
  • (60g)
  • 黃油 (60g)
  • 麪粉 (150g)
  • 澱粉 (2大茶勺)
  • 純可可粉 (60g(或按口味更多))
  • 罐頭櫻桃 (1大罐)
  • 肉桂 (半根)
  • 奶油 (750g)
輔料
  • 杏仁片 (適量)
  • 黑巧克力碎 (適量)
  • 櫻桃酒 (適量)
  • 果味 (口味)
  • 烘焙 (工藝)
  • 數小時 (耗時)
  • 普通 (難度)

黑森林蛋糕的做法步驟

  • 黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做 第2張

    1、蛋糕部分:將蛋和糖,隔水稍加熱地打散。

  • 黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做 第3張

    2、然後等等涼。會變得有些粘稠。

  • 黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做 第4張

    3、篩入麪粉、澱粉和可可粉。

  • 黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做 第5張

    4、攪拌均勻。

  • 黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做 第6張

    5、黃油融化,倒入蛋糕部分裏去,攪拌均勻。蛋糕模具底部鋪烘陪紙,四周刷上黃油。將蛋糕部分倒入模具,放入預熱好的烤箱,190度,30分鐘。

  • 黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做 第7張

    6、烤好的蛋糕等涼。等蛋糕徹底地涼了。最好放一個晚上,這樣比較容易切。用工具小心地將蛋糕橫切兩次,成為三層。

  • 黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做 第8張

    7、取250ml罐頭櫻桃裏的水和適量櫻桃酒,與40g糖、肉桂一起煮開。然後拿出肉桂。

  • 黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做 第9張

    8、澱粉與少量冷水混合均勻,加入到櫻桃水裏去。多次煮開,使汁粘稠。留20顆櫻桃出來,其餘的櫻桃加入到汁裏去。

  • 黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做 第10張

    9、奶油和60g糖打發。一定要好好打發到奶油變得非常地結實。我今天的還嫌不夠呢。

  • 黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做 第11張

    10、取一層蛋糕,用小勺淋些步驟9裏煮好的櫻桃水。

  • 黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做 第12張

    11、抹上層奶油。

  • 黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做 第13張

    12、再將奶油用擠花筒擠出3-4個圈來。

  • 黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做 第14張

    13、將步驟9裏煮好的櫻桃放在圈圈中間。

  • 黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做 第15張

    14、再抹上層奶油。

  • 黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做 第16張

    15、放上第二層蛋糕。淋少量櫻桃水,抹上奶油。

  • 黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做 第17張

    16、最後放上第三層蛋糕。整個蛋糕上面和四周都抹上奶油。

  • 黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做 第18張

    17、用擠花筒在蛋糕邊緣擠出小花

  • 黑森林蛋糕的做法 初試黑森林 - 不完美卻正宗 黑森林蛋糕怎麼做 第19張

    18、在每個小花上放上一顆留出來的櫻桃。中間撒上巧克力碎。四周貼上巧克力碎和杏仁片。即可。

小竅門

如果奶油怎麼也打發不成僵硬的話。可以往裏加適當吉丁片。

  • 文章版權屬於文章作者所有,轉載請註明 https://weiweitian.com/tantanmei/aa/425nj5.html
專題