時間：2019/01/20
地點：新竹 RD cafe
課程資訊：https://www.facebook.com/events/760707187623478/
前言
不知道從何時開始，總之咖啡目前已經變成我日常中的一部份。 回頭想想，才發現，我喝咖啡那麼久，但都不了解咖啡，覺得很不 OK。 所以心中蒙發了想要好好了解咖啡的念頭。 當然，作為一個工程師，自己的本業會努力深入，而咖啡這個坑，我想我只要掌握基本的常識即可。畢竟術業有專攻。除非，碰咖啡碰到深陷其中囉！
今年目標希望好好的來學習咖啡囉！
講師
RD cafe 的烘豆師 — Justin 林永祥 講師，有取得 CQI Q Grader 的證書，也擔任台灣諸多生豆品質評鑑的評審。
筆記
以下為自己參考講義與自我理解的內容，所以可能會有誤的地方，還請指教。
- 咖啡練習
- 味覺訓練
- SCAA 新版風味輪
- 香瓶 36 味 vs 香瓶 T100
- 發非風味地圖 T100 介紹
- 嗅覺訓練
- 如何描述咖啡風味
咖啡練習
- 最好的練習，就是多人一起喝同一壺咖啡，一起描述咖啡的風味
- 在高溫的時候喝最好
- 吃清淡一些
好咖啡 vs 好喝咖啡
- 客觀 vs 主觀
- 咖啡豆好壞 vs 好喝、滑順、不酸、不苦 …
咖啡品嘗
- 好咖啡包含：餘韻(Aftertaste)、口感(Body)、平衡性(Balance)
- 通常描述上會包含
- 香氣(乾/溼香) (Fragrance/Aroma)
- 風味 Flavor
- 餘韻 Aftertaste
- 酸質 Acidity
- 口感 Body
- 平衡性 Balance
- 乾淨度 Clean Cup / 甜度 Sweetness / 一致性 Uniformity
味覺訓練
- 咖啡五味：酸甜苦鹹鮮
- Q Grader 杯測師 9 杯魔鬼水：甜鹹酸 x 弱(#1)中(#2)強(#3)
- Q Grader 杯測師 魔王水：混合 2 種以上的甜鹹酸 & 不同強度
前兩種都有答對，最後一種只能判斷甜鹹酸 ，強度和答案是顛倒或微出入 (因為如下說明)
SCAA 新版風味輪
https://sca.coffee/research/coffee-tasters-flavor-wheel/
From: https://www.researchgate.net/figure/The-2016-SCAA-and-WCR-Coffee-Tasters-Flavor-Wheel_fig3_310573975
香瓶 36 味 vs 香瓶 T100
- Le Nez du Café Revelation 36 aromas
- Coffee Flavor Map T100
- 是韓國開發
- 一組約 9500 元
- 分類
- 熱帶水果類 Tropical fruit: 百香、鳳梨…
- 莓果類 Berry like：藍莓、蔓越莓… 沉穩酸
- 柑橘類及其他水果 Citrus & other fruits：檸檬橘子…明亮酸
- 帶核水果類 Stone fruit：水蜜桃、水梨
- 焦糖及巧克力類 Caramel & chocolate
- 草本及花草類 Herb & Flower：仙草、藥草 / 茉莉花、野薑花、金盞花 …
- 香料類 Spice
- 蔬菜類 Vegetable：小黃瓜
- 鹹味及其他類 Savory & others
- 穀物及堅果類 Cereal & nut
咖啡風味地圖 T100 介紹
- 風味是用嗅的
- 中焙通常會出現：焦糖及巧克力類
- 極淺焙會出現蔬菜類、草本及花草類
- 黃金曼特寧(中深焙): 有藥草味
- 衣索比亞 日曬耶加: 藍莓、葡萄、水蜜桃
- 入口的第1口是不準確的，因為味蕾還沒喚醒
- 通常是第四口才分辨出來風味
如何描述咖啡風味
咖啡風味拆解
- 如何運用新版風味輪
- 搭配 T100 咖啡風味地圖
過程與心得
前面練習了 17 杯的味覺練習，才發現自己的味覺細胞蠻厲害的，最起碼可以分辨的出混雜的味覺，雖然比例沒抓準，但還算正常 XD 中間喝了兩個咖啡，但要一下分辨什麼風味，還是沒辦法。 倒是後面的風味瓶嘗試，分類的答對率還算高。而且一下猜出芭樂汁和草莓味，還被講師記住，覺得太有趣了！
至於這個課程值不值得呢？自己覺得幸好有這個課程的體驗，因為每個人嗅覺的體驗因為所接觸的事物，會不太相同。自己從中也了解自己的嗅覺感觀呢！
而我想我未來喝咖啡，應該會努力試圖的去分類它的風味，在忙碌中，因為一杯咖啡，啟動味覺和嗅覺的感官，片刻的讓這些感官去感受，也是種雅緻。
PS. 透過味覺和嗅覺的感官練習，真心覺得要做任何一種和飲食相關的專業”師”，真的很不容易。這兩種感官的敏銳度要足夠強，才能做出美味的料理。而就自己而言，在不知道每個食物或飲品細心料理或製作出的情況下，真的會很容易忽略感受食物的部分，之後應該會多提醒自己細細品嚐每個食物的風味。
Originally published at bestsamina.github.io on January 20, 2019.
